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O1和以前的有什么区别?

回答

O1 与以前的模型相比,有以下区别:

  1. 在人类偏好测试中,文字生成方面人类更倾向于 4o 的回复,而在数据分析、编码和数学等大量推理类别中,O1-preview 的回复更受评测人员青睐。
  2. O1 的出色推理表现源自思维链(CoT)技术,且此次的思维链相比在 4o 上有很大改进,例如通过强化学习,O1 学会了磨练思维链并改进策略、识别和纠正错误、分解棘手步骤、尝试不同方法等。
  3. 作为早期模型,O1 还不具备使 ChatGPT 有用的一些功能,如浏览网页获取信息、上传文件和图像。但对于复杂推理任务是重大进步,代表了新的 AI 能力水平。
  4. 在一些竞赛和基准测试中表现出色,如在 2024 美国数学奥林匹克竞赛(AIME)资格赛中跻身美国前 500 名学生之列,在竞争性编程问题(Codeforces)中 o1-perview 拿到 62 个百分位,在物理、生物和化学问题的基准(GPQA)中 O1 与 O1-perview 都超过了人类博士水平的准确性。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

OpenAI:我憋了个新大招儿,它叫o1-perview/mini

除此之外,OpenAI还对新模型做了人类偏好测试,请看下图:简单来说,这个测试结果表明:在文字生成方面,人类更加喜欢4o的回复,而不是o1-perview的回复。但在数据分析、编码和数学等需要大量推理的类别中,o1-preview的回复显然更加受到评测人员的青睐。那么,下一个问题就又出来了:这么出色的推理表现源自于什么神秘技术?当然是思维链(CoT)。但这次的思维链和之前在4o上的思维链可大有改进:“通过强化学习,o1学会了磨练其思维链并改进所使用的策略、学会了识别和纠正自己的错误、学会了将棘手的步骤分解成更简单的步骤、学会了在当前方法不起作用时尝试不同的方法。“学会的太多了......而且这个思维链也是足够复杂的!我大概的看了一下,这里有CoT嵌套、反思、有多项示例、似乎还有混合了决策树的逻辑在里边....对于这部分,碍于篇幅,我会单独开一篇内容和大家单独讨论。不过,想去尝鲜学习的朋友直接跳转传送门:https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/好了,让我们继续。

OPENAI新模型9.12发布:OpenAI o1-WaytoAGI整理

As an early model,it doesn't yet have many of the features that make ChatGPT useful,like browsing the web for information and uploading files and images.For many common cases GPT-4o will be more capable in the near term.作为早期模型,它还不具备使ChatGPT有用的许多功能,例如浏览网页以获取信息以及上传文件和图像。对于许多常见情况,GPT-4o在短期内会更有能力。But for complex reasoning tasks this is a significant advancement and represents a new level of AI capability.Given this,we are resetting the counter back to 1 and naming this series OpenAI o1.但对于复杂的推理任务来说,这是一个重大进步,代表了AI能力的新水平。鉴于此,我们将计数器重置回1并将此系列命名为OpenAI o1。

OpenAI:我憋了个新大招儿,它叫o1-perview/mini

凌晨2点半写的这篇稿子,行了,也顾不上睡觉了,咱们就开门见山直接说吧!这回Sam可是真不放鸽子了。北京时间9月13号凌晨1点多,OpenAI宣布推出了模型o1-perview与o1-mini(真正的o1版本将在后续开放)。而拥有Plus版本的用户会陆续收到新模型权限,同时可以直接在Web客户端中进行尝鲜体验。OpenAI最近公布的模型发布计划中提到的"推理模型"已经成为业界热点。而这两个新模型正是该计划的具体实现。再加上从"草莓哥"的炒作到Sam Altman富有深意的暗喻,都让这个"推理模型"备受关注。虽然大家对它有所耳闻,但对其实际效果可能还不太清楚。为了直观地了解这个模型的真正能力,我们不妨看看下方的评估结果。左一:o1在2024美国数学奥林匹克竞赛(AIME)资格赛中跻身美国前500名学生之列。中间:o1在竞争性编程问题(Codeforces)中排名第89个百分位(这个版本的模型还没发布),而o1-perview拿到了62个百分位。最右:在物理、生物和化学问题的基准(GPQA)o1与o1-perview都超过了人类博士水平的准确性。

其他人在问
openAI新出的o1是什么
OpenAI 于北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多宣布推出模型 o1perview 与 o1mini(真正的 o1 版本将在后续开放),拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限,并可在 Web 客户端中尝鲜体验。 在评估结果方面: o1 在 2024 美国数学奥林匹克竞赛(AIME)资格赛中跻身美国前 500 名学生之列。 o1 在竞争性编程问题(Codeforces)中排名第 89 个百分位(这个版本的模型还没发布),而 o1perview 拿到了 62 个百分位。 在物理、生物和化学问题的基准(GPQA),o1 与 o1perview 都超过了人类博士水平的准确性。 关于“超过人类博士水平”的测试,OpenAI 在新 page 中答复:“我们还在 GPQA diamond 上评估了 o1,这是一个困难的智力基准测试,用于测试化学、物理和生物学方面的专业知识。为了将模型与人类进行比较,我们招募了拥有博士学位的专家来回答 GPQAdiamond 的问题。我们发现 o1 的表现超越了这些人类专家,成为第一个在这个基准测试上做到这一点的模型。”但 OpenAI 也表示“这些结果并不意味着 o1 在所有方面都比博士更有能力——只是说明该模型在解决一些预期博士能够解决的问题上更加熟练。在其他几个机器学习基准测试上,o1 改进了最先进的水平。” 推理模型的准确率不断攀升,这意味着 AI 技术可以渗透到更多行业、更多高精尖业务中去。OpenAI 推出的新模型为整个行业注入了强心剂,带来了新的活力和希望。从 OpenAI 提出的通往 AGI(通用人工智能)的分级来看,我们正在从第一级向第二级迈进,未来可能会见证 AI 从单纯的生成工具向真正的智能体转变。此外,4o 模型和 o1 在推理方面差距较大,红色线代表 4o 的得分,绿色线代表 o1 的得分,o1 在各项得分结果上均优于 4o。
2024-09-18
kimi和chatGPT的区别
Kimi 和 ChatGPT 有以下一些区别: 1. 知识范围:两者都学习了大量的互联网公开知识,但对于个人或企业的私有知识进行问答的能力有限。 2. 知识准确性:由于学习的互联网知识良莠不齐,可能会影响对某些问题回答的准确性。 3. 功能特点: Kimi 是月之暗面公司推出的类似 ChatGPT 的大模型聊天机器人,支持超长的上下文,能输入长达 20 万字。 ChatGPT 相对而言在这方面可能有所不同。 kimi 没法生成图片,而智谱清言甚至能写 Python 代码并生成文字云。
2024-09-19
AI 增量训练和模型微调的区别
AI 增量训练和模型微调存在以下区别: 目的:增量训练通常是为了持续更新模型以适应新的数据和任务,而模型微调主要是为了使模型在特定的小领域数据集上针对特定任务达到更好的性能。 范围:增量训练可能涉及对模型的较大范围的更新,而微调往往集中在较小范围的参数调整。 方式:增量训练可能会对全量的模型参数进行训练,而微调存在全量微调(FFT)和参数高效微调(PEFT)两种技术路线,PEFT 只对部分模型参数进行训练,且目前在业界较为流行。 成本和效果:从成本和效果综合考虑,PEFT 是较好的微调方案。微调可以大幅提高模型在特定任务中的性能,但可能会使模型失去一些通用性。 数据使用:增量训练可能需要更多新的数据,而微调是在较小的、特定领域的数据集上进行。 如需了解更多关于微调的内容,可参考 OpenAI 官方微调教程:https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2024-09-13
ai和人的区别是什么
AI 和人的区别主要体现在以下几个方面: 1. 对于理解的方式:人类的理解基于丰富的生活经验、情感和直觉等,而 AI 则是通过对大量数据的学习和分析来模拟理解。 2. 学习过程:人类成为某个领域的顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,包括正规学校教育和面对面的学徒实践,获取的很多信息是书本未明确记载的。AI 则是通过研究大量标记过的数据点来学习。 3. 知识基础:如预医学生需要从化学和生物学基础学起,科学家也需多年基础学习和实践。而 AI 目前的学习方式相对单一,主要依赖大量数据和模型训练。 4. 生态位:AI 无论技术如何发展,其生态位仍是似人而非人的存在。 5. 处理复杂情况的直觉:人类通过长期学习和实践获得在复杂情况下确定最佳答案的直觉,而 AI 因当前学习方式和技术人员对待方式,在这方面面临更严重的挑战。 6. 专业知识培养:人类的专业知识培养有特定的发展路径,而 AI 可能会发展出专门针对特定任务设计的神经架构。
2024-09-13
chat GPT 4与chatgpt 4o有什么区别
ChatGPT 4 与 ChatGPT 4o 的区别主要体现在以下方面: 1. 知识更新时间:ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月,ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月,而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 2. 付费版本存在差异。 3. 在各项任务中的表现:与 ChatGPT 相比,GPT4 展现出更强的泛化能力、跨领域的普适性和整合能力,在大量不同类型任务中达到或超越人类水平的表现。
2024-09-12
Kimi 和元宝和豆包和GPT的区别
Kimi 是 ChatGPT 的国产平替,具有不用科学上网、不用付费、支持实时联网、对长文理解较好、能一次搜索多个数据来源且无广告、能定向指定搜索源等特点。 智能体(Agent)是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网类似 APP 应用的概念。在做智能体创业的公司有很多,比如 C 端有社交方向,用户注册后先捏自己的智能体然后让其与他人的智能体聊天,真人再介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。B 端有帮助商家搭建智能体的公司。 字节的扣子(Coze)是字节推出的 AI 聊天机器人构建平台的国内版,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。 而 GPT 是一种知名的大型语言模型。 综上所述,Kimi、元宝(未提及相关信息)、扣子和 GPT 在功能、特点和应用场景等方面存在差异。
2024-09-11
linkai 和 coze 的区别
Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品,它们有以下主要异同点: 功能和定制能力: Dify 提供直观界面,结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能,支持通过可视化编排,基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率,还支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 开源性: Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码,以便进行定制,由专业团队和社区共同打造,促进了产品的灵活性和安全性。 Coze 由字节跳动推出,目前没有明确信息表明它是否开源,可能更侧重于提供商业化服务和产品。
2024-09-09