相信很多大家對GPT-o1模型實測：“物化生”水平超人類博士？ 推理能力碾壓GPT-4o還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

TechWeb 文/卞海川

毫無預(yù)熱的情況下，Open AI于9月13日凌晨發(fā)布了o1系列的大模型，這是傳聞中內(nèi)部代號為“草莓”的項目，也是OpenAI首款具備復(fù)雜推理能力的大模型。

與其前代模型相比，新模型o1擅長通用復(fù)雜推理，在物理、信息學(xué)等領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異，OpenAI CEO奧特曼稱它是一種新范式的開始：可以進(jìn)行通用復(fù)雜推理的人工智能。

OpenAI把新的模型發(fā)布稱為「預(yù)覽版」，強(qiáng)調(diào)o1系列仍處于早期階段。

作為早期模型，它尚不具備ChatGPT的許多有用功能，例如聯(lián)網(wǎng)搜索以及上傳文件和圖像。

雖然處于開發(fā)初期，但o1系列在競賽數(shù)學(xué)、編碼、科學(xué)等類目都有非常不錯的表現(xiàn)，其中競賽數(shù)學(xué)類甚至大幅領(lǐng)先GPT-4o。

你可以簡單理解為，o1系列模型是一個極度“偏科”的理工型人才。

根據(jù)官方的解釋，o1系列模型采取“思維鏈”的模式進(jìn)行訓(xùn)練，以此提升大模型的邏輯推理能力。

所以在回答問題之前，它會花更長時間思考，也就是說，o1系列并不追求信息輸出反饋的速度，而是更在乎推理結(jié)果的準(zhǔn)確性。

為了更好的了解o1系列的能力，我們對它進(jìn)行了一些簡單的測試。

我們首先用一些之前大模型都愛翻車的簡單題目來測試一下o1系列的推理能力。

“單詞strawberry里面到底有幾個r”

不出意外，GPT-4o依舊翻車，給出的答案是錯誤的。

讓我們驚喜的是，GPT-o1的回答就非常準(zhǔn)確，

“9.11和9.8誰更大？”

GPT-4o在1秒內(nèi)回答，但是給出了錯誤答案。

難倒了一眾大模型的小數(shù)位比大小問題，o1系列沒有翻車，在等待了10多秒以后，o1給出的答案是正確的。

我們再來一些正常的推理題，選擇經(jīng)典的小學(xué)奧數(shù)水平“空瓶換汽水”問題。

原題如下：“1元錢一瓶汽水，喝完后兩個空瓶換一瓶汽水，問：你有20元錢，最多可以喝到幾瓶汽水？”

很遺憾，在第一次回答的結(jié)果上，4o和o1系列都給出了錯誤的39瓶答案。

但區(qū)別在于，如果我告訴它正確的答案，o1系列會糾正自己的錯誤，給出新的解題思路，但GPT-4o依舊覺得自己的回答是正確的。

接下來我們把難度升級，測試一下競賽類題目o1系列模型的能力。

據(jù) OpenAI 介紹，在測試中，o1系列模型在物理、化學(xué)和生物等具有挑戰(zhàn)性的基準(zhǔn)任務(wù)上的表現(xiàn)達(dá)到了博士生的水平。

這一模型在數(shù)學(xué)和編碼方面表現(xiàn)出色。在國際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）的資格考試中，GPT-4o 只正確解決了 13% 的問題，而 o1 模型的得分率則高達(dá) 83%。

o1系列模型的編碼能力也在競賽中得到了評估，在 Codeforces 競賽中達(dá)到了第 89 個百分點。

Open AI CEO奧特曼在剛剛結(jié)束的2024 IOI信息學(xué)奧賽題目中，o1的微調(diào)版本在每題嘗試50次條件下取得了213分，屬于人類選手中前49%的成績。也就是說，它已經(jīng)超過了大多數(shù)人類數(shù)學(xué)天才!

如果允許它每道題嘗試10000次，就能獲得362.14分，高于金牌選手門檻，可獲得金牌。

我們選取了AIME 2023的真題，該數(shù)學(xué)競賽的題目難度比IMO稍低，但仍處于數(shù)學(xué)競賽題目難度前列。

經(jīng)過測試，o1和4o給出了兩個完全不一樣的答案，雖然解題思路步驟我們沒看懂，但從官方給出的答案來看，o1的結(jié)果是正確的。

最后，我們來測試一下o1系列代碼能力，以經(jīng)典的俄羅斯方塊小游戲作為考題。

我們給o1模型提了要求，然后將所有代碼復(fù)制運(yùn)行，一字未改，成功實現(xiàn)俄羅斯方塊小游戲。

寫在最后

經(jīng)過我們的簡單測試，o1系列模型的最大亮點是顯著增加了邏輯推理能力，以前GPT-4o回答不上來的問題，o1系列可以給出正確的解題思路，它已經(jīng)不僅僅是簡單的生成答案，而是能夠提前規(guī)劃、思考，更接近人類的思維過程。尤其是在數(shù)學(xué)領(lǐng)域表現(xiàn)突出。

不過，它在特定領(lǐng)域的精確度與應(yīng)對復(fù)雜對話的表現(xiàn)上仍有待進(jìn)一步優(yōu)化，在數(shù)據(jù)分析、編程和數(shù)學(xué)等重推理的類別中，人們更傾向于選擇o1-preview。但在一些自然語言任務(wù)中，GPT-4o更勝一籌。

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