2024年9月12日，OpenAI推出了“o1-preview”这一新一代人工智能模型。该模型的设计理念是通过延长思考时间来应对复杂问题，其在科学、编程和数学等领域的表现上超越了以往的版本。
o1-preview展现出的推理能力与人类博士生相似，尤其在物理、化学和生物学领域表现突出。
从今天起，ChatGPT Plus和Team用户即可使用此模型，同时也对API开发者开放。
o1模型的推理能力
OpenAI于9月12日发布了其下一代AI模型“o1-preview”，曾被称为“Strawberry”。该模型具备在复杂问题上进行深入思考的能力，特别是在科学、编码和数学等领域，其表现超越了以往的模型。o1-preview的一个显著特点是其在回答问题之前，能够像人类一样进行深思熟虑的分析。通过这种方式，o1在物理、化学和生物等复杂学科中展现出了相当于博士生的水平。
在数学领域，o1的成绩尤其突出，国际数学奥林匹克资格考试中它的正确率达到了83%，而前一代模型“GPT-4o”的正确率仅为13%。OpenAI指出，o1在这个竞赛中的表现是通过将复杂问题拆解为更小的逻辑步骤，运用“思考链”技术来实现的。研究员诺姆·布朗表示，应用这一方法帮助模型得以实现这样的成绩。
o1模型还采用了自适应强化学习和纠错技术，借助大规模的强化学习算法进行训练。这使得o1在逐步解决问题的过程中优化了策略，并增强了自我识别和修正错误的能力。同时，o1学习完善其推理流程，并能够尝试不同的策略来检测错误。
OpenAI的研究主管杰瑞·图博雷克强调，o1的训练方法运用了前所未有的创新优化算法，并配备了专门定制的新训练数据集。强化学习技术在训练中发挥了重要作用，帮助模型自主解决问题。此外，o1的性能因计算资源的增加和思考时间的延长而得以提升。这使得通过增加计算资源的投入，o1能够进一步发挥其潜力，在多种任务中展现出更优的表现。
OpenAI希望o1能成为科学研究人员和程序员的有用工具。例如，它可以用于医疗研究中的细胞序列数据注释，或帮助物理学家生成量子光学中的复杂数学公式等应用场景。
相较于人类的表现
OpenAI最新推出的o1模型在推理能力方面表现出色，尤其在数学、物理、生物学和化学等领域超越了许多人类博士。与传统模型不同，o1在回答问题时采用拟人化的思维过程，将问题分解为更小的部分，逐步解决。这一方法生成了更为复杂的思考链条。
根据OpenAI公布的数据，o1在国际数学奥林匹克预选赛中的成绩位列美国前500名学生，并首次在物理、生物学和化学的基准测试中超越了人类博士。报告显示，o1在国际数学奥林匹克资格考试中正确解答了83%的问题，而之前的模型GPT-4o的正确率仅为13%。在国际编程竞赛中，o1也进入了前11%的优秀选手行列。
OpenAI的研究员诺姆·布朗指出，虽然o1并不在所有情况下都优于传统模型，但在许多需要推理的任务中，其表现有了显著提升。OpenAI表示，该模型经过训练，旨在模拟人类解决问题的过程，花费更多的时间进行思考，从而优化其思维策略并识别错误。
对于开发者而言，使用OpenAI o1的API的成本相对较高，具体为每百万个输入Token收费$15，每百万个输出Token收费$60，而GPT-4的成本分别为$5和$15。
数学竞赛数据
在数学竞赛方面，根据AIME 2024的数据，GPT-4o平均解答12%的问题，而o1能够解决74%的问题，采用64个样本的共识时，解决率可达到83%。通过重新排序1000个样本，使用评级函数后，o1的解决率高达93%。
麦克格鲁表示：“在处理AP数学测试时，这个模型显然超出了我的能力，尽管我大学期间曾辅修数学。”此外，他提到，在国际数学奥林匹克资格考试中，GPT-4o的解答正确率仅为13%，而OpenAI o1则达到83%之高。
ML Benchmarks表现
o1在多个ML Benchmarks的子类别中表现出显著改进。例如，在MATH-500、MathVista、MMMU与MMLU等测试中，o1的准确率均优于GPT-4o。在其他考试中，o1在AP英语语言、AP英语文学、AP物理2、AP微积分、AP化学、LSAT、SAT EBRW及SAT数学等测试中也显现出明显的优势。
模型的应用与局限性
OpenAI于9月12日推出了下一代AI模型“o1-preview”。该模型在科学研究、编程以及复杂数学问题的解决上展现了超出以往模型的能力。o1-preview能够模拟人类的深入思考，逐步处理复杂问题。例如，在国际数学奥林匹克的预赛中，o1-preview的正确回答率高达83%，远超前一版本GPT-4o的13%。
在物理、化学和生物学等学科上，o1-preview已达到博士研究水平，并且在竞争性编程平台Codeforces的表现也优于同类模型。
尽管如此，o1-preview并未具备所有功能，尤其在网页浏览、文件及图像处理方面仍显不足。研究员诺姆·布朗指出，尽管o1在需要推理的任务中表现突出，但并非在所有任务上都优于之前的模型。OpenAI表示将继续进行改进，未来的版本将着重提升其广泛知识和实际应用能力。
总的来看，虽然o1-preview在科学研究和复杂数学问题的解决上表现优异，但在实际应用中仍存在局限性，特别是在处理常识性问题和特定技术任务时。开发和运用该模型时，应充分了解其长处与短板，以实现最优的应用效果。
未来发展展望
OpenAI计划通过不断更新和扩展o1模型的功能，以推动其未来的发展。该模型在科学研究和程序开发等领域展现出显著的潜力。
例如，医学研究者可以利用o1来标注细胞序列数据，而物理学家能够使用它生成复杂的量子光学方程式。
此外，OpenAI指出，未来AI推理模型的发展方向将聚焦于提高其在实际应用中的表现。o1的发布不仅是一个新的AI模型范式的开始，也对人工智能领域具有深远影响。
展望未来，OpenAI将持续探索和优化此模型，以应对愈加复杂的推理和决策挑战。
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