Construire OpenAI o1

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Par OpenAI le 09/12/2024 durée 03:16

Ligne du haut (de gauche à droite) : Mark Chen, Giambattista Parascandolo, Trapit Bansal, Łukasz Kaiser, Hunter Lightman, Karl Cobbe, Łukasz Kondraciuk, Szymon Sidor, Noam Brown, Hongyu Ren, Liam Fedus, Hyung Won Chung

Ligne du bas (de gauche à droite) : Ilge Akkaya, Jakub Pachocki, Shengjia Zhao, Jason Wei, Wojciech Zaremba, Jerry Tworek

Hôte : Bob McGrew

Plus ici : www.openai.com/o1
Liste complète des contributeurs : https://openai.com/openai-o1-contributions/

Résumé

  • Je commence une nouvelle série de modèles avec le nouveau nom O1, mettant l’accent sur l’importance de la réflexion avant de répondre.
  • Les deux modèles O1 prévus sont O1 preview, pour apercevoir ce qui arrive, et O1 mini, qui est plus rapide et plus petit, mais formé sur un cadre similaire.
  • La raison est essentielle : prendre le temps de réfléchir améliore les résultats, surtout pour des tâches complexes comme écrire un bon plan d’affaires ou un roman.
  • Un moment important pour moi a été lorsque nous avons réalisé que les modèles pouvaient générer leurs propres chaînes de pensée, ce qui les a rendus meilleurs qu’avec des processus humains.
  • J’ai également constaté que les modèles de O1 pouvaient remettre en question leurs propres erreurs en mathématiques, ce qui était une avancée majeure dans leur développement.
  • Ces moments de « révélation » sont cruciaux dans le développement des modèles, car ils montrent une amélioration significative dans leur capacité à réfléchir et à apprendre.

Comment passer à l’action ?

Je vous suggérerais de commencer par réfléchir avant de prendre des décisions. Prendre un moment pour penser peut vraiment améliorer vos résultats, surtout lorsqu’il s’agit de projets complexes comme un plan d’affaires ou l’écriture d’une histoire.

Une bonne façon de faire cela est d’utiliser des modèles ou des outils qui vous aident à organiser vos pensées. Par exemple, vous pouvez créer un modèle simple pour suivre vos idées et vos progrès. Pensez à quelque chose comme un tableau blanc ou même des notes sur votre téléphone. Ces outils peuvent vous aider à mieux structurer votre réflexion et à générer des idées.

Ensuite, établissez un moment régulier dans votre emploi du temps pour réfléchir à vos tâches. Vous pourriez par exemple prévoir un créneau de 15 minutes par jour où vous vous asseyez en silence et pensez à ce que vous avez accompli et à ce que vous devez encore faire. Ce temps d’autoréflexion est très précieux pour votre croissance personnelle et professionnelle.

Enfin, je vous conseillerais d’essayer d’évaluer vos propres erreurs. Lorsque vous rencontrez un problème ou un défi, posez-vous des questions comme « Qu’est-ce qui n’a pas fonctionné ? » ou « Que pourrais-je améliorer ? ». Cela peut non seulement vous aider à éviter des erreurs répétées, mais aussi à développer vos compétences de raisonnement.

En appliquant ces stratégies simples, vous pourrez améliorer votre réflexion et obtenir de meilleurs résultats dans vos projets.

Citations de OpenAI

« Le raisonnement est la capacité de transformer le temps de réflexion en meilleurs résultats »

« Il y a un moment où quelque chose de surprenant se produit et où tout se connecte vraiment »

« Nous avons découvert que le modèle pouvait vraiment évoluer en générant et en perfectionnant sa propre chaîne de pensées »

« Ce modèle commence à se remettre en question et a vraiment des réflexions intéressantes »

« C’était un moment puissant où nous avons découvert quelque chose de différent »

Transcription

Nous commençons une série de nouveaux modèles, euh, avec le nouveau nom O1. C’est pour souligner le fait que vous pourriez ressentir une différence, euh, quand vous utilisez O par rapport aux modèles précédents comme GPT 4.0. Donc, comme d’autres l’expliqueront plus tard, O est un modèle de raisonnement. Cela va réfléchir davantage avant de répondre à votre question.

Nous publions deux modèles : O1 Preview, qui est pour prévisualiser ce qui arrive pour O1, et O1 Mini, qui est un modèle plus petit et plus rapide, entraîné avec une structure similaire à O1. Nous espérons que notre nouveau système de désignation O1 vous plaira.

Alors, qu’est-ce que le raisonnement ? Une façon de penser au raisonnement est qu’il y a des moments où nous posons des questions et avons besoin de réponses immédiatement, car ce sont des questions simples. Par exemple, si vous demandez quelle est la capitale de l’Italie, vous savez que la réponse est Rome, et vous n’avez pas vraiment à réfléchir beaucoup à ça.

Mais si vous vous interrogez sur un puzzle complexe ou si vous voulez écrire un très bon plan d’affaires, euh, ou écrire un roman, vous voudrez probablement y réfléchir un moment. Plus vous y pensez, meilleur sera le résultat. Le raisonnement est la capacité de transformer le temps de réflexion en meilleurs résultats, peu importe la tâche que vous effectuez.

Cela dure depuis longtemps, mais je pense que ce qui est vraiment cool dans la recherche, c’est qu’il y a ce moment aha, ce moment particulier où quelque chose de surprenant se produit et où les choses s’assemblent vraiment.

Y a-t-il des moments pour vous tous où vous avez eu ce moment aha ? C’était le premier moment lorsque le modèle était sur le point d’être lancé. Nous avons commencé à parler au modèle et les gens se disaient : wow, ce modèle est vraiment génial et commence à faire des choses comme ça. Je pense qu’il y avait un certain moment dans notre processus d’entraînement où nous avons mis plus de calculs que jamais auparavant et entraîné le modèle à générer des chaînes de pensées cohérentes. Et là, nous nous sommes dit : wow, cela ressemble à quelque chose de vraiment différent qu’auparavant.

Et je pense que, pour moi, c’est ce moment. Je pense que, en lien avec ça, quand nous pensons à former un modèle pour le raisonnement, une chose qui vient immédiatement à l’esprit est que vous pourriez faire écrire aux humains leur processus de pensée et vous entraîner sur cela. Un moment aha pour moi a été de voir que si vous entraînez le modèle en utilisant l’apprentissage par renforcement (RL) pour générer et perfectionner sa propre chaîne de pensées, il peut faire encore mieux qu’en ayant des humains qui écrivent la chaîne de pensées pour lui. Et c’était un moment aha où vous pouvez vraiment passer à l’échelle et faire exploser le raisonnement des modèles de cette manière.

Pendant une grande partie du temps où j’ai été ici, nous avons essayé de rendre les modèles meilleurs pour résoudre des problèmes de mathématiques, par exemple. Nous avons beaucoup travaillé là-dessus et avons trouvé différentes méthodes. Mais une chose qui me frustrait chaque fois que je lisais les résultats de ces modèles, c’est que le modèle ne semblait jamais questionner ce qui n’allait pas ou quand il faisait des erreurs. Pourtant, avec l’un de ces premiers modèles O1, lorsque nous l’avons formé et que nous avons vraiment commencé à lui parler, nous avons commencé à lui poser ces questions et il obtient de meilleurs scores à ces tests de mathématiques que nous lui donnions.

Nous pouvions voir comment il raisonne et on pouvait juste voir qu’il avait commencé à se remettre en question et à avoir des réflexions vraiment intéressantes. Cela a été un moment pour moi où je me suis dit : wow, nous avons découvert quelque chose de différent, ce sera quelque chose de nouveau. C’était juste l’un de ces moments d’assemblage qui étaient vraiment puissants.

Merci et félicitations pour la sortie de cela.