論文の概要: A Comparative Study on Reasoning Patterns of OpenAI's o1 Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13639v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 22:05:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 09:55:03.336388
• Title: A Comparative Study on Reasoning Patterns of OpenAI's o1 Model
• Title（参考訳）: OpenAIのo1モデルにおける推論パターンの比較検討
• Authors: Siwei Wu, Zhongyuan Peng, Xinrun Du, Tuney Zheng, Minghao Liu, Jialong Wu, Jiachen Ma, Yizhi Li, Jian Yang, Wangchunshu Zhou, Qunshu Lin, Junbo Zhao, Zhaoxiang Zhang, Wenhao Huang, Ge Zhang, Chenghua Lin, J. H. Liu,
• Abstract要約: OpenAIのo1モデルは、ほとんどのデータセットで最高のパフォーマンスを実現しています。 また、いくつかの推論ベンチマークについて詳細な分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.08287909042421
• License:
• Abstract: Enabling Large Language Models (LLMs) to handle a wider range of complex tasks (e.g., coding, math) has drawn great attention from many researchers. As LLMs continue to evolve, merely increasing the number of model parameters yields diminishing performance improvements and heavy computational costs. Recently, OpenAI's o1 model has shown that inference strategies (i.e., Test-time Compute methods) can also significantly enhance the reasoning capabilities of LLMs. However, the mechanisms behind these methods are still unexplored. In our work, to investigate the reasoning patterns of o1, we compare o1 with existing Test-time Compute methods (BoN, Step-wise BoN, Agent Workflow, and Self-Refine) by using OpenAI's GPT-4o as a backbone on general reasoning benchmarks in three domains (i.e., math, coding, commonsense reasoning). Specifically, first, our experiments show that the o1 model has achieved the best performance on most datasets. Second, as for the methods of searching diverse responses (e.g., BoN), we find the reward models' capability and the search space both limit the upper boundary of these methods. Third, as for the methods that break the problem into many sub-problems, the Agent Workflow has achieved better performance than Step-wise BoN due to the domain-specific system prompt for planning better reasoning processes. Fourth, it is worth mentioning that we have summarized six reasoning patterns of o1, and provided a detailed analysis on several reasoning benchmarks.
• Abstract（参考訳）: より広範な複雑なタスク(例えば、コーディング、数学)を扱うために、LLM(Large Language Models)を導入することは、多くの研究者から大きな注目を集めている。 LLMが進化を続けるにつれて、単にモデルパラメータの数を増やすだけで、性能改善と計算コストが減少する。 最近、OpenAIのo1モデルは、推論戦略(テスト時計算法)がLLMの推論能力を著しく向上することを示した。 しかし、これらの手法の背後にあるメカニズムはまだ解明されていない。 O1の推論パターンを調べるために,OpenAIのGPT-4oを3つの領域(数学,コーディング,常識推論)の一般的な推論ベンチマークのバックボーンとして使用することにより,既存のテスト時間計算手法(BoN, Step-wise BoN, Agent Workflow,Self-Refine)と比較した。 具体的には、まず、実験により、ほとんどのデータセットにおいて、o1モデルが最高のパフォーマンスを達成したことを示す。 第二に、多様な応答(例えば、BoN)を探索する方法では、報酬モデルの能力と探索空間の両方がこれらの手法の上限を制限している。 第3に、問題を多くのサブプロブレムに分割するメソッドについて、Agent Workflowは、ドメイン固有のシステムプロンプトにより、より良い推論プロセスを計画するため、ステップワイズBoNよりも優れたパフォーマンスを実現している。 第4に、私たちはo1の6つの推論パターンを要約し、いくつかの推論ベンチマークに関する詳細な分析を提供しました。

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