o1进展追踪与评测:Reasoning能力究竟有多强? | 投研报告
来源:中国能源网 2024年09月20日 09:15
2024-09-20 09:15 来源:中国能源网

中泰证券近日发布计算机行业:o1进展追踪与评测:Reasoning能力究竟有多强?   以下为研究报告摘要: o1模型带来推理能力的大幅提升,在数学、编程和科学问题中表现最好,有望加速相关应用落地。

中泰证券近日发布计算机行业:o1进展追踪与评测:Reasoning能力究竟有多强? 

 以下为研究报告摘要:

o1模型带来推理能力的大幅提升,在数学、编程和科学问题中表现最好,有望加速相关应用落地。OpenAI发布o1模型,开放o1-preview和o1-mini版本给用户,o1-preview版本推理能力更强,o1-mini速度更快,价格便宜80%。GPQAdiamond测试中,o1的表现超过了博士学位的人类专家;在我们的测试中,o1在推理类问题中表现普遍较4o更好,但在写作任务中表现接近。我们认为,o1在推理能力上的提升有助于解决复杂逻辑问题,将进一步加速相关应用落地。

o1的内部CoT过程大幅提升推理算力要求,对其提问次数限制更严格、定价更高,推理算力需求或将攀升。此次发布模型对用户提问次数有较大限制,Plus和Team用户可使用,o1-preview/o1-mini每周发送消息条数限制为30/50条。o1的模型定价为输入$15/1Mtokens,输出$60/1Mtokens;较gpt-4o输入$5/1Mtokens,输出$15/1Mtokens定价更高。

训练方式采用强化学习加强CoT,scalinglaw是否依旧是模型主流迭代方向还需验证追踪。通过强化学习,o1能够改进其CoT过程,不断分解问题、纠错和尝试其他可行的解决办法,思考过程类似人类。随着强化学习(训练时间)的增加和思考(测试时间)的增加,o1的性能会持续提高。这种提升性能的方式与scalinglaw扩大预训练规模的方式有所不同,强化学习+CoT或将成为模型迭代的新范式。

风险提示:AI技术落地不及预期、数据更新不及时、安全风险等(中泰证券 闻学臣)

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【责任编辑:肖洁 】

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