OpenAI 最新出的 o1 大模型推理能力能否靠“自我博弈”飞跃？答案可能超乎你的想象

当我们谈到AI模型的推理能力时，大家可能会好奇：能不能有一种方法，让AI不仅是“看起来”在推理，而是能真正像人一样思考？今天我们要探讨的就是一种有潜力的方法——Self-play RL（自我博弈强化学习），这个就是最近吹的神乎其神的 claude3.5，以及 GPT 树莓派上用到的能力，那我们冷眼旁观，静静分析下，它是否能为大模型的推理能力插上翅膀？

图为 OpenAI 最新出的 o1 大模型，看起来，各方面数据碾压了 gpt-4o 模型。

首先，语言模型真的懂推理吗？

说到推理，可能我们脑海中会闪过侦探小说中的场景。比如，福尔摩斯站在案发现场，通过蛛丝马迹推导出凶手的行为。而当我们问AI问题时，能不能像福尔摩斯一样，根据前后文做出深思熟虑的推理呢？乍一看，好像是的，因为这些大模型在很多问题上能给出看起来“很聪明”的答案。

但其实，它们背后的机制可没你想得那么神奇。大模型本质上是通过训练大量数据，然后根据上下文概率来生成最有可能的答案。它们并不真的“理解”问题，更谈不上像人一样思考、推理。

举个简单的例子：当你问一个模型“2加2等于几？”它会告诉你答案是4，但这并不是它真的会计算，而是因为它“见过”无数次这个问题和答案的搭配。说到底，它不过是在模仿“见过的东西”而已。

那么什么是Self-play RL？它和推理有啥关系？

Self-play RL，本质上是一种让模型自己和自己对抗，或者说和自己合作的强化学习方式。这听起来是不是有点像下棋时的“人机对战”模式？没错，像AlphaGo这种通过下棋自我训练的AI，就是利用了自我博弈的策略。模型通过自我对战，发现自己的弱点并逐步改进，从而变得越来越强。

那么，这和推理有什么关系？其实，推理在很多情况下也是一个“对抗性”过程：你要对一个问题的不同解法、可能性进行权衡和比较，最终得出最合理的结论。在这个过程中，Self-play RL可以通过不断对抗和学习，帮助模型提升在复杂情境下的推理和决策能力。

自我博弈如何帮助模型提升推理能力？

自我博弈强化学习对于大模型推理能力的提升有几个重要的方面：

提升多步骤推理能力

推理往往不是一锤定音的，它需要通过一步步分析问题，拆解任务。传统的大语言模型（LLMs）有时在处理多步骤推理时容易出错，因为它们依赖的是上下文的概率关联。而在Self-play RL中，模型通过自我博弈，模拟了多步决策的过程，像人类下棋一样考虑每一步的可能后果。这让模型在面对复杂任务时，能逐步推导出正确的答案，而不仅仅是凭借数据的简单匹配。

模拟真实世界中的推理挑战

自我博弈强化学习还有一个大优势就是它能创造出无限复杂的训练场景。想象一下，在博弈游戏中，模型自己设计了无数不同的对手和局面。这种多样化的训练场景迫使模型不断调整和优化自己的策略，面对各种复杂局面进行推理和决策。推理的本质之一就是在不确定的环境中做出最优选择，Self-play RL正好为大模型提供了这种反复磨练的机会。

提升模型的适应性与灵活性

在推理过程中，灵活应变的能力非常重要。在现实世界中，问题往往是动态的、变化多端的。通过自我博弈，模型会遇到各种意料之外的情境，逼迫它在面对不同条件下进行不同的推理和决策。长此以往，模型的适应性和灵活性得到显著提升，它在面对未知问题时，能够更有效地推理出合理的解决方案。

Self-play RL 的局限性

当然，自我博弈强化学习并不是万能药，它在提升模型推理能力方面还有一些局限：

适用场景有限

目前，Self-play RL最成功的应用场景还是在那些“明确规则”的问题上，比如围棋、象棋、代码等，所以我们看到 Claude 的代码能力如此之强，cursor 原地起飞也不是因为 cursor 有多强，知识因为接入了目前最具备最牛逼代码能力的 Claude3.5 而已。然而现实中的推理问题往往没有固定规则，更多是需要综合不同的信息源进行判断。这意味着自我博弈的对抗性策略可能在一些开放性问题上无法完全发挥作用。

上图中，OpenAI 刚出道的o1，在 coding 能力上有明显提升，据分析就是因为引入了Self-play RL。

模型依然不“理解”问题

虽然Self-play RL能通过对抗训练让模型变得更聪明，但这些模型本质上依然依赖于经验和数据，它们并不真正理解问题的深层含义。比如，一个模型在学习围棋时，它只是在“优化胜率”，并不真正理解“下棋的意义”。同样，在推理任务中，它可能做出一些看似合理的决策，但背后缺乏真正的认知推理能力。

如何更好地结合Self-play RL与大模型？

尽管Self-play RL有它的局限性，但它仍然是未来提升大模型推理能力的一个重要方向。以下是几个实用的思路：

• • 多任务训练：将Self-play RL和大模型的多任务学习结合起来，让模型不仅在博弈场景中提升推理能力，还能在更广泛的任务中学会灵活推理。

• • 链式推理（Chain of Thought）结合自我博弈：通过链式推理的思维，让模型在自我博弈过程中，不仅考虑局部最优解，还要从全局推理问题的最终答案。

• • 强化知识嵌入：在自我博弈的训练中，结合外部知识库的支持，让模型在对抗的同时具备更强的背景知识，帮助它在复杂任务中做出更有理有据的推理。

所以，Self-play RL虽然不能直接赋予模型“人类式”的推理能力，但它提供了一种非常有效的训练机制，让大模型在复杂情境下能够进行更合理的决策和推导。未来，随着技术的进一步发展，结合多种策略，我们可能真的能看到推理能力突飞猛进的AI。