OpenAI o1 指南：工作原理、用例、API 等

[mostakimvip06]

就在我们都在等待GPT-5 的时候，OpenAI 去年夏天发布了 o1 预览模型，令所有人大吃一惊。现在，他们刚刚宣布o1已完全可用，不再处于预览模式。

与预览版相比，o1 可以接受多模态输入，具有图像理解功能，并且简单查询速度更快。以前，仅响应提示“嗨”，就需要十多秒的时间。

OpenAI 还推出了 o1 pro 模式，它比 o1 稍微强大和可靠一些。虽然我们在本文中简要介绍了 o1 pro 模式，但我们在另一篇文章中更详细地探讨了它：什么是 OpenAI 的 O1 Pro 模式？功能、ChatGPT Pro 等。

OpenAI将计数器重置为 1，并将其命名为 OpenAI o1，强调与传统GPT 系列相比，其对推理的独特关注。这标志着新的 OpenAI o 系列的开始，类似于我们熟知的 GPT 系列。

O1 型号并非在所有情况下都旨在取代 GPT-4o。对于需要或始终需要快速响应时间的应用，GPT-4o 和 GPT-4o mini 型号仍然是最佳选择。

继续阅读以了解有关新 O1 型号的更多信息！

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OpenAI o1 的工作原理
与 o1 交互时，你会注意到的第一件事是，与 GPT-4o 相比，它生成响应 爱尔兰赌博数据 所需的时间明显更长。这种刻意的停顿反映了模型对推理的重视。O1 在响应之前会花更多时间“思考”，这使其能够处理复杂的任务并解决逻辑、数学、编码和科学方面的更难的问题。

o1 需要更多时间来响应

OpenAI o1-preview 正在解决逻辑问题

强化学习和思路链
O1的卓越推理是通过强化学习和思路链推理的结合实现的。

通过强化学习，模型学会改进其思维过程，探索不同的策略，识别错误，并调整其方法以得出最准确和最合乎逻辑的解决方案。

另一方面，思维链推理是一种将复杂问题分解为更小、更易于管理的部分的技术。这种方法允许人们“先思考再回答”，就像在开始烹饪之前精心规划复杂食谱的步骤一样。

通过明确地阐述其推理过程，o1 可以及早发现潜在错误并增加得出正确解决方案的可能性，就像我们人类在仔细概述我们的思维过程时不太可能犯错误一样。

OpenAI o1 使用思路链推理，这使得它在数学、科学和编码等领域特别有效，因为在这些领域获得正确答案通常需要多个步骤。

计算分配的新范式
OpenAI o1 的一个关键区别在于其对计算资源的战略性重新分配。虽然传统的 LLM 主要侧重于大量预训练数据集，但 o1 将重点转向训练和推理阶段。

这种转变表明，为这些阶段分配更多的计算可以显著提高复杂的推理能力。

OpenAI o1 准确度-计算权衡

来源：OpenAI

上图显示了在应对具有挑战性的 AIME（美国邀请数学考试）时，增加计算资源对 OpenAI 的 o1 模型性能的影响。它包含两个图表，每个图表都绘制了模型的准确性与专用于训练或测试（推理）的计算能力的关系。

两张图都呈现出明显的正相关性：随着计算资源的增加，模型在第一次尝试解决 AIME 问题时的准确率也会提高。值得注意的是，这种关系在测试时间图中更为明显，这表明在解决问题时给予模型更多时间“思考”可以显著提高性能。

这一观察结果强调了 o1 的计算密集型特性，凸显了其对大量计算资源的依赖。然而，两张图中的上升趋势也意味着，通过更多的计算，准确率有可能进一步提高，为未来人工智能推理能力的发展提供了有希望的途径。