“Scaling of Search and Learning: A Roadmap to Reproduce o1 from Reinforcement Learning Perspective”由复旦大学和上海人工智能实验室的研究者撰写。该论文从强化学习视角出发，深入分析了实现类似OpenAI o1模型性能的路线图，聚焦于策略初始化、奖励设计、搜索和学习这四个关键组件，探讨如何通过这些组件构建具有强大推理能力的语言模型，并对未来发展方向和面临的挑战进行了讨论。

1. OpenAI o1模型的重要性及研究目的

OpenAI o1在人工智能领域具有重要意义，它在诸多需要强大推理能力的任务上表现卓越，达到了专家级水平，其推理能力的提升标志着人工智能向通用人工智能（AGI）的发展迈进了重要一步。论文旨在从强化学习的角度剖析构建类似o1模型的方法，通过对关键组件的研究，为开发更强大的语言模型提供指导，并探讨现有开源项目与该路线图的关系以及未来发展方向。

2. 强化学习与语言模型的背景知识

强化学习通过智能体（agent）与环境（environment）的交互来学习最优策略，智能体根据当前状态（state）选择动作（action），环境则反馈下一个状态和奖励（reward）。在语言模型中，智能体为语言模型本身，其策略决定了基于给定上下文生成下一个词元（token）、步骤（step）或响应的概率分布。与传统学习范式不同，强化学习的智能体通过探索环境并接收奖励来学习，这种方式使得模型能够在与环境的动态交互中不断改进策略，为处理复杂任务提供了可能。

3. 策略初始化

策略初始化是构建语言模型的基础，包含预训练和指令微调两个主要阶段。

• 预训练：模型通过大规模网络语料库的自监督学习，掌握基本语言理解和推理能力，包括语法结构学习、世界知识获取和基本推理能力的培养，为后续学习和推理奠定基础。

• 指令微调：利用多样化的指令 - 响应对数据集，将预训练模型转化为任务导向型模型，使其能够理解并执行用户指令，增强了模型在实际任务中的应用能力。

• 人类样推理行为：模型在指令微调后，还需具备如问题分析、任务分解、任务完成、替代方案生成、自我评估和自我纠正等人类样推理行为，这些行为可通过监督微调或精心设计的提示来激活，有助于模型更有效地探索解决方案空间。

4. 奖励设计

奖励设计在引导模型学习和搜索过程中起着关键作用，直接影响模型策略的优化方向。

• 结果奖励与过程奖励对比：结果奖励基于模型输出是否符合预定义期望，简单但缺乏对中间步骤的监督，可能导致模型生成错误步骤；过程奖励则对中间步骤和最终步骤都提供反馈，有助于学习步级策略，但学习难度较大。

• 奖励设计方法：

  • 环境奖励：通过环境反馈（如代码执行结果、数学问题求解正确性等）或模拟环境（如训练奖励模型）来获取奖励信号，为模型提供直接的学习指导。

  • 基于数据的奖励建模：当环境奖励不可用时，可从偏好数据（如人类对多个模型响应的排序）或专家数据（如专家轨迹）中学习奖励模型，但需注意数据收集和建模的复杂性。

  • 奖励塑造：将稀疏的结果奖励转化为密集的过程奖励，可通过基于潜力的奖励塑造等方法实现，但需谨慎设计，避免对学习和搜索过程产生负面影响。

5. 搜索

搜索是模型在训练和推理阶段寻找高质量解决方案的重要手段，通过多次尝试和策略探索来提高输出质量。

• 搜索的作用：在训练阶段，搜索用于生成高质量训练数据，提升学习效果；在推理阶段，通过消耗更多计算资源来寻找更好的答案，持续改进模型性能。

• 搜索指导：

  • 内部指导：利用模型自身的状态或评估能力，如模型不确定性和自我评估，引导搜索过程，具有较高的可迁移性，但可靠性依赖于模型校准。

  • 外部指导：基于环境或任务相关信号（如奖励、代码编译结果等）来指导搜索，与模型性能紧密相关，但可能引入额外成本和分布外问题。

  • 内部与外部指导结合：综合模型不确定性和奖励模型反馈等信息，能更有效地指导搜索过程，如通过价值函数估计长期累积奖励，平衡探索与利用。

• 搜索策略：

  • 树搜索：包括Best - of - N采样、束搜索（Beam Search）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）等方法，可同时生成多个候选答案，通过不同策略选择最优解，适用于大规模搜索空间，但计算成本较高。

  • 顺序修订：基于对先前答案的反思和改进，逐步优化答案，适用于模型具有自我反思和错误纠正能力的情况，但计算成本随修订次数增加而上升。

6. 学习

学习是模型利用搜索生成的数据不断改进策略的过程，对提升模型性能至关重要。

• 学习方法：

  • 策略梯度方法：如REINFORCE、PPO和DPO等，通过优化策略参数来最大化长期奖励，不同方法在梯度方差、内存成本和数据利用率等方面各有优劣。

  • 行为克隆：通过模仿专家策略（如搜索过程中生成的高质量解决方案）来学习，计算效率较高，但仅学习最优解，可能忽略负样本中的有用信息。

• 学习过程推测：o1模型的学习可能是多种方法的结合，初始阶段使用行为克隆进行快速热身，随后过渡到PPO或DPO等方法，以充分利用搜索数据进行更深入的学习和优化。

7. 开源o1项目分析

论文对多个开源o1项目进行了比较分析，包括g1、Thinking Claude、Open - o1、o1 Journey、Open - Reasoner、Slow Thinking with LLMs、Marco - o1和o1 - coder等。这些项目在策略初始化、奖励设计、搜索和学习等方面采用了不同的方法，如提示工程、监督微调、不同的搜索算法（如树搜索、采样等）以及各种强化学习算法（如PPO、DPO等），展示了实现o1模型的多种途径和尝试。

8. 未来发展方向

• 适应通用领域：开发通用奖励模型是关键，对于推理任务可训练结果奖励模型并结合奖励塑造得到过程奖励模型，对于非推理任务则需探索从反馈中学习奖励的方法，如基于偏好数据或专家数据的方法。

• 多模态引入：将文本与其他模态（如图像）结合面临着模态对齐和信息融合的挑战，虽然已有方法尝试增强文本与图像的联系，但需解决信息长度增加导致的推理延迟问题，可探索使用连续表示来生成推理过程（CoT）以提高效率。

• 基于世界模型的学习与搜索：随着o1模型向能够在真实环境中行动和解决问题的目标发展，世界模型将发挥关键作用，通过模拟真实环境，在训练和测试中帮助智能体更高效地学习和规划，为模型在复杂现实任务中的应用提供支持。

9. 面临的挑战

• 策略初始化挑战：包括平衡采样效率和多样性，避免过度收敛于固定策略限制探索；确保推理行为的域泛化能力，设计具有广泛适用性的推理行为。

• 奖励设计挑战：克服奖励模型的分布外问题，提高其对不同策略分布的适应性；设计适合语言模型的细粒度奖励，解决语言任务中动作定义粒度多样导致的奖励函数定义和学习困难；在复杂任务中选择合适的数据进行奖励建模，确保能准确反映任务意图和评估奖励有效性。

• 搜索挑战：解决搜索过程中的逆缩放问题，避免大规模搜索导致性能下降；避免在简单任务上过度思考，通过合理设计奖励函数平衡搜索资源；优化树搜索和顺序修订的资源分配，提高搜索效率；提升搜索算法的效率，克服内存读写速度限制和部分算法缺乏并行性的问题