Scaling of Search and Learning: A Roadmap to Reproduce o1 from Reinforcement Learning Perspective

要約

OpenAI o1 は、人工知能における重要なマイルストーンであり、強力な推論能力を必要とする多くの困難なタスクで専門家レベルのパフォーマンスを達成します。OpenAI は、o1 の背後にある主な技術は強化学習であると主張しています。
最近の研究では、o1 の推論スタイルを模倣するために知識蒸留などの代替アプローチが使用されていますが、その有効性は教師モデルの能力上限によって制限されています。
したがって、この論文では、ポリシーの初期化、報酬設計、検索、学習という 4 つの主要なコンポーネントに焦点を当て、強化学習の観点から o1 を達成するためのロードマップを分析します。
ポリシーの初期化により、モデルは人間のような推論動作を開発できるようになり、複雑な問題の解決空間を効果的に探索する機能がモデルに備わります。
報酬設計は、検索と学習の両方の指針となる報酬形成または報酬モデリングを通じて、高密度で効果的なシグナルを提供します。
検索は、トレーニング段階とテスト段階の両方で高品質のソリューションを生成する上で重要な役割を果たし、より多くの計算でより優れたソリューションを生成できます。
学習では、検索によって生成されたデータをポリシーの改善に利用します。これにより、より多くのパラメーターとより多くの検索データを使用することで、より優れたパフォーマンスを実現できます。
o1 を再現しようとする既存のオープンソース プロジェクトは、ロードマップの一部または変形のように見える場合があります。
これらのコンポーネントをまとめると、学習と検索がどのように o1 の進歩を促進し、LLM の開発に有意義な貢献をするかを強調しています。

要約(オリジナル)

OpenAI o1 represents a significant milestone in Artificial Inteiligence, which achieves expert-level performances on many challanging tasks that require strong reasoning ability.OpenAI has claimed that the main techinique behinds o1 is the reinforcement learining. Recent works use alternative approaches like knowledge distillation to imitate o1’s reasoning style, but their effectiveness is limited by the capability ceiling of the teacher model. Therefore, this paper analyzes the roadmap to achieving o1 from the perspective of reinforcement learning, focusing on four key components: policy initialization, reward design, search, and learning. Policy initialization enables models to develop human-like reasoning behaviors, equipping them with the ability to effectively explore solution spaces for complex problems. Reward design provides dense and effective signals via reward shaping or reward modeling, which is the guidance for both search and learning. Search plays a crucial role in generating high-quality solutions during both training and testing phases, which can produce better solutions with more computation. Learning utilizes the data generated by search for improving policy, which can achieve the better performance with more parameters and more searched data. Existing open-source projects that attempt to reproduce o1 can be seem as a part or a variant of our roadmap. Collectively, these components underscore how learning and search drive o1’s advancement, making meaningful contributions to the development of LLM.

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