Reproduzindo o OpenAI o1: Um Roteiro a partir da Perspectiva do Aprendizado por Reforço
Um novo artigo explora o caminho para reproduzir o enigmático modelo o1 da OpenAI, a partir da perspectiva do aprendizado por reforço. Os pesquisadores argumentam que a poderosa capacidade de raciocínio do o1 não se deve a uma única técnica, mas sim à sinergia de quatro componentes-chave: inicialização da política, design de recompensa, busca e aprendizado. A inicialização da política equipa o modelo com raciocínio semelhante ao humano; o design de recompensa fornece sinais densos e eficazes que orientam a busca e o aprendizado; a busca gera soluções de alta qualidade durante o treinamento e os testes; o aprendizado utiliza dados da busca para melhorar a política, atingindo, finalmente, um desempenho melhor. Este artigo oferece insights valiosos para entender e reproduzir o o1, fornecendo novas vias para o desenvolvimento de LLMs.