Reproduire OpenAI o1 : Une feuille de route du point de vue de l’apprentissage par renforcement
Un nouvel article explore la voie à suivre pour reproduire le modèle énigmatique o1 d’OpenAI, du point de vue de l’apprentissage par renforcement. Les chercheurs affirment que la puissante capacité de raisonnement de o1 ne provient pas d’une seule technique, mais de la synergie de quatre composants clés : l’initialisation de la politique, la conception de la récompense, la recherche et l’apprentissage. L’initialisation de la politique dote le modèle d’un raisonnement semblable à celui d’un humain ; la conception de la récompense fournit des signaux denses et efficaces qui guident la recherche et l’apprentissage ; la recherche génère des solutions de haute qualité pendant l’entraînement et les tests ; l’apprentissage utilise les données de la recherche pour améliorer la politique, obtenant finalement de meilleures performances. Cet article offre des informations précieuses pour comprendre et reproduire o1, ouvrant de nouvelles voies pour le développement des LLM.