A COMPARATIVE STUDY ON REASONING PATTERNS OF OPENAI’S O1 MODEL

本文是LLM系列文章，针对《A COMPARATIVE STUDY ON REASONING PATTERNS OF OPENAI’S O1 MODEL》的翻译。

摘要

使大型语言模型（LLM）能够处理更广泛的复杂任务（例如编码、数学）引起了许多研究人员的极大关注。随着LLM的不断发展，增加模型参数的数量会降低性能改进和计算成本。最近，OpenAI的o1模型表明，推理策略（即测试时计算方法）也可以显著增强LLM的推理能力。然而，这些方法背后的机制尚未被探索。在我们的工作中，为了研究o1的推理模式，我们使用OpenAI的GPT-4o作为三个领域（即数学、代码和常识推理）的一般推理基准的骨干，将o1与现有的测试时计算方法（BoN、逐步BoN、代理工作流和自精炼）进行了比较。具体来说，首先，我们的实验表明，o1模型在大多数数据集上都取得了最佳性能。其次，对于搜索不同响应的方法（例如BoN），我们发现奖励模型的能力和搜索空间都限制了这些方法的上限。第三，对于将问题分解为许多子问题的方法，由于特定领域的系统提示可以规划更好的推理过程，Agent工作流比分步BoN具有更好的性能。第四，我们总结了o1的六种推理模式，并对不同的推理基准进行了详细分析。最后，代码和数据集发布在https://github.com/Open-Source-O1/o1_Reasoning_Patterns_Study.

1 引言

2 相关工作

3 实验设置

4 结果

5 案例研究