OpenAI 如何训练 Strawberry🍓 (o1) 模型让其“多思考”？

OpenAI 在训练 Strawberry 模型时，采用了一种结合了强化学习（Reinforcement Learning, RL）和思维链（Chain of Thought, CoT）的方式。具体来说，通过强化学习，模型学会了优化其思维过程和策略。这意味着在训练过程中，模型不仅学习如何回答问题，还学会了如何更有效地“思考”以得出更准确和有用的回答。

报告中提到的两位关键人物进一步说明了这一点：

- Ilya Sutskever：他是带有人类反馈的强化学习（RLHF）的发明者，虽然他已经离开 OpenAI，但他的技术仍在 Strawberry 模型的训练中发挥作用。

- Jason Wei：作为思维链（CoT）论文的作者，他的加入表明思维链现在是 RLHF 对齐过程中的重要组成部分。

场景：智能写作助手

想象一下，你正在使用 Strawberry 模型作为智能写作助手，帮助你撰写一篇复杂的研究论文。传统的 RLHF 训练方式下，模型会根据你的提示和生成的回答进行优化，使其内容更符合你的需求和期望。

而在 RLHF+CoT 的训练模式下，模型在生成最终回答之前，会先生成一段详细的思维链。这段思维链同样会被送入奖励模型进行评分，从而进一步优化模型的回答质量。例如，模型可能会先列出论文的大纲、分析每个部分的关键点，然后再整合成完整的回答。这一过程可能需要大约 30 秒的时间，确保模型在给出最终答案前进行了深入的思考。

新模型例子：午夜谜思者

模型名称：MidnightThinker（午夜谜思者）**

MidnightThinker 是一款专为解决复杂谜题和探索未知领域设计的高级 AI 模型。通过结合强化学习与深度思维链（Deep Chain of Thought），它能够在模拟夜间环境下，模拟人类的深度思考过程，逐步揭开隐藏在黑暗中的秘密。

特点：

- 深度思维链生成**：在回答问题前，MidnightThinker 会生成详细的思维链，逐步分析问题的各个方面，确保每一步推理都严谨有效。

- 强化学习优化：通过不断与奖励模型互动，MidnightThinker 学会了优化其思维过程，使其在面对复杂和神秘任务时表现尤为出色。

- 高效推理时间：尽管需要更长的时间进行思考（约30秒），但这确保了模型在给出最终答案时，具备更高的准确性和可靠性。

应用场景：

在一场虚拟的侦探游戏中，玩家需要解开一系列扑朔迷离的谜题。MidnightThinker 作为游戏中的智能助手，不仅能提供线索，还能通过其深度思维链，帮助玩家分析每一个细节，逐步揭示真相。在黑暗与谜团交织的环境中，MidnightThinker 将成为玩家最可信赖的伙伴，带领他们在迷雾中找到光明。