OpenAI新论文挑战DeepMind：大模型复杂推理需逐步验证

OpenAI最近发布了一篇名为《Let's Verify Step by Step》的论文，该论文对谷歌DeepMind的某些研究方法提出了挑战，特别是在处理大模型复杂推理方面。OpenAI认为，与DeepMind去年11月的工作不同，他们采用了一种更为强大且具备能力的基础模型，并且研究了更具挑战性的数据集，同时利用了大量监督数据进行训练。 论文的核心观点是，OpenAI强调了逐步验证的重要性，即在大模型的训练和推理过程中，特别是在指令精调阶段，应该更加注重模型的可解释性和准确性的提升。他们提出，通过引入“思维链”（Chain of Thought, CoT）的概念，可以让模型在输出答案之前展示其推理过程，这样有助于增强模型的理解能力，确保其决策过程透明，并可能提高最终结果的质量。 在大语言模型如ChatGPT的训练中，传统的做法包括语言模型的训练和指令调整两个步骤。在指令精调阶段，模型会接收人类提供的反馈数据，这些数据包含了认知和价值观等信息，用于训练一个奖励模型。强化学习机制被用来调整语言模型的行为，使其更好地适应用户的期望和情境。 然而，OpenAI的新论文似乎主张，这种方法可能并未充分利用思维链的优势，而是应当更深入地探索如何让模型在训练过程中逐渐理解和应用这种逐步验证的思维方式。这不仅涉及到模型性能的提升，还可能对整个AI研究领域，尤其是关于模型鲁棒性、可信度以及人工智能伦理问题的讨论产生影响。 这篇论文的发布引发了业界对于大模型训练策略的重新审视，特别是对于如何平衡模型的能力、效率和可解释性的关注。OpenAI的这一立场可能会推动未来的研究者们在设计和优化大模型时，更加注重验证和解释性，从而推动AI技术向更高效、可靠的方向发展。