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據(jù)了解，o1和GPT系列模型最大的區(qū)別主要在于，該系列模型是在思考之后回答用戶問題，輸出高質(zhì)量的內(nèi)容，而非迅速回應(yīng)無效答案，即用模仿人類思維過程的“慢思考”代替過去追求快速響應(yīng)的“快思考”，這與國內(nèi)一家大模型企業(yè)在近兩個(gè)月前提出的觀點(diǎn)不謀而合——早在今年7月底舉辦的ISC 2024大會(huì)上，360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎就宣布，360將“用基于智能體的框架打造慢思考系統(tǒng)，從而增強(qiáng)大模型的慢思考能力”，并在近期多次強(qiáng)調(diào)，將“利用智能體框架，讓大模型從快思考轉(zhuǎn)成慢思考模式，把多個(gè)大模型組合起來解決業(yè)務(wù)問題”。
對(duì)于o1的推出，周鴻祎在其最新發(fā)布的短視頻中表示，過去建立在大參數(shù)、大數(shù)據(jù)量的模型技術(shù)演進(jìn)終于找到了新的突破方向，也為下一個(gè)階段人工智能的進(jìn)步和應(yīng)用開辟了巨大的空間。“o1不是像大模型一樣用文字來訓(xùn)練，而是像自己和自己下棋一樣，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)這種思維鏈的能力”，周鴻祎說。
周鴻祎用“快思考”和“慢思考”兩項(xiàng)人類具備的能力對(duì)思維鏈強(qiáng)大的原因進(jìn)行了解讀。他指出，快思考的特點(diǎn)是快速直覺、無意識(shí)，反應(yīng)很快但能力不夠強(qiáng)。GPT類大模型通過訓(xùn)練大量知識(shí)，主要學(xué)習(xí)的是快思考能力，這也是為什么GPT類大模型脫口而出的答案質(zhì)量不夠穩(wěn)定，“就像人一樣，不假思索出口成章而不出錯(cuò)非常難實(shí)現(xiàn)”；慢思考的特點(diǎn)則是緩慢、有意識(shí)、有邏輯性，需要分很多步驟，類似寫一篇復(fù)雜的文章，要先列提綱，根據(jù)提綱去搜集數(shù)據(jù)，收集素材，根據(jù)素材進(jìn)行討論，再把文章寫出來，還要進(jìn)行潤(rùn)色和修改。“這一次o1擁有了人類慢思考的特質(zhì)，在回答問題前會(huì)反復(fù)地思考，拆解、理解、推理，可能會(huì)自己?jiǎn)栕约?000遍，然后才能給出最終的答案。”
不過，盡管在“慢思考”能力上取得了巨大突破，o1依然難稱完美。據(jù)媒體報(bào)道，目前的o1-preview版本依舊存在幻覺問題、運(yùn)行速度較慢及成本高昂等諸多局限性，限制了其應(yīng)用范圍。與之相比，更早提出“慢思考”概念的360通過其首創(chuàng)的CoE(Collaboration of Experts，專家協(xié)同)技術(shù)架構(gòu)及混合大模型對(duì)“慢思考”進(jìn)行落地實(shí)踐，該技術(shù)架構(gòu)已落地在360 AI搜索、360 AI瀏覽器等多款產(chǎn)品中。AI助手通過CoE架構(gòu)還接入了很多小參數(shù)專家模型，在回答簡(jiǎn)單問題時(shí)調(diào)用更精準(zhǔn)的“小模型”，在獲得高質(zhì)量回答的同時(shí)還能節(jié)約推理資源、提升響應(yīng)速度，實(shí)現(xiàn)對(duì)“慢思考”過程中速度過慢等問題的改進(jìn)。
據(jù)了解，近期有國內(nèi)技術(shù)團(tuán)隊(duì)通過將思維鏈優(yōu)化為CoE協(xié)同工作模式，使用任意三個(gè)模型協(xié)同工作達(dá)到了和OpenAI o1-preview類似的反思決策效果。經(jīng)過21道復(fù)雜邏輯推理題測(cè)試結(jié)果顯示，其效果與OpenAI o1-preview相當(dāng)，完全超越GPT-4o，有時(shí)還能超越o1-preview。
“所以，以后比的不是多快能給你答案，而是給的答案完不完整，這也會(huì)改變?nèi)斯ぶ悄芊?wù)的業(yè)態(tài)，人工智能到最后還是要參考人類大腦的組成來構(gòu)造工作模式”，周鴻祎說。
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