論文の概要: O1 Replication Journey -- Part 2: Surpassing O1-preview through Simple Distillation, Big Progress or Bitter Lesson?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16489v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 15:31:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:10.622035
• Title: O1 Replication Journey -- Part 2: Surpassing O1-preview through Simple Distillation, Big Progress or Bitter Lesson?
• Title（参考訳）: O1 Replication Journey -- Part 2: O1-previewing Surpassing O1-preview through Simple Distillation, Big Progress or Bitter Lesson?
• Authors: Zhen Huang, Haoyang Zou, Xuefeng Li, Yixiu Liu, Yuxiang Zheng, Ethan Chern, Shijie Xia, Yiwei Qin, Weizhe Yuan, Pengfei Liu,
• Abstract要約: 本稿では,OpenAIのO1モデル機能を複製する現在のアプローチについて,批判的な考察を行う。 O1のAPIからの単純な蒸留と教師付き微調整を組み合わせることで、複雑な数学的推論タスクにおいて優れた性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.87379989964516
• License:
• Abstract: This paper presents a critical examination of current approaches to replicating OpenAI's O1 model capabilities, with particular focus on the widespread but often undisclosed use of knowledge distillation techniques. While our previous work explored the fundamental technical path to O1 replication, this study reveals how simple distillation from O1's API, combined with supervised fine-tuning, can achieve superior performance on complex mathematical reasoning tasks. Through extensive experiments, we show that a base model fine-tuned on simply tens of thousands of samples O1-distilled long-thought chains outperforms O1-preview on the American Invitational Mathematics Examination (AIME) with minimal technical complexity. Moreover, our investigation extends beyond mathematical reasoning to explore the generalization capabilities of O1-distilled models across diverse tasks: hallucination, safety and open-domain QA. Notably, despite training only on mathematical problem-solving data, our models demonstrated strong generalization to open-ended QA tasks and became significantly less susceptible to sycophancy after fine-tuning. We deliberately make this finding public to promote transparency in AI research and to challenge the current trend of obscured technical claims in the field. Our work includes: (1) A detailed technical exposition of the distillation process and its effectiveness, (2) A comprehensive benchmark framework for evaluating and categorizing O1 replication attempts based on their technical transparency and reproducibility, (3) A critical discussion of the limitations and potential risks of over-relying on distillation approaches, our analysis culminates in a crucial bitter lesson: while the pursuit of more capable AI systems is important, the development of researchers grounded in first-principles thinking is paramount.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,OpenAI の O1 モデル機能を複製するための現在のアプローチについて,特に知識蒸留技術の普及に焦点をあてた批判的考察を行う。 先程の研究では,O1複製の基本的な技術パスについて検討したが,本研究では,O1のAPIからの簡易蒸留と教師付き微調整を組み合わせることで,複雑な数学的推論タスクにおいて優れた性能が得られることを示す。 実験により,数万のサンプルO1を蒸留した長編長編長編長編長編長編短編のベースモデルが,AIME(American Invitational Mathematics Examination)におけるO1-previewを最小限の技術的複雑さで上回っていることを示す。 さらに,本研究は数学的推論を超えて,幻覚,安全性,オープンドメインQAといった様々なタスクにまたがるO1蒸留モデルの一般化能力を探求する。 特に, 数学的な問題解決データのみを用いたトレーニングでは, オープンエンドQAタスクへの強い一般化が示され, 微調整後の梅毒の感受性は著しく低下した。 私たちは、この発見を意図的に公開して、AI研究における透明性を促進し、この分野における曖昧な技術的主張の現在のトレンドに挑戦させます。 1) 蒸留プロセスの詳細な技術展開とその有効性,(2) 技術透明性と再現性に基づくO1複製の試みの評価と分類のための総合的なベンチマークフレームワーク,(3) 蒸留アプローチを過度に検討する際の限界と潜在的なリスクに関する批判的な議論,そして,我々の分析は,重要な苦しい教訓である: より有能なAIシステムの追求が重要である一方で,第一原理的思考に基礎を置く研究者の育成が最重要である。

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