《php与mysql网站开发全接触》光盘源码.rar,网络做翻译的网站,个人社保缴费比例,哈密市建设局网站概览 O1 Nano 是一个开源项目#xff0c;它实现了 OpenAI O1 模型系列的简化版本。O1 模型是一个高级语言模型#xff0c;它在训练和推理过程中整合了链式思维和强化学习。这个实现版本#xff0c;称为 O1-nano#xff0c;专注于解决算术问题#xff0c;以展示模型的能力。…概览 O1 Nano 是一个开源项目它实现了 OpenAI O1 模型系列的简化版本。O1 模型是一个高级语言模型它在训练和推理过程中整合了链式思维和强化学习。这个实现版本称为 O1-nano专注于解决算术问题以展示模型的能力。该项目受到了 Siraj Raval 在 YouTube 上的视频的启发。
主要特点
链式思维推理模型生成完成令牌和内部推理令牌模拟思维过程。强化学习使用近端策略优化PPO进行训练。多推理路径在生成过程中探索多条路径并选择最佳路径。子任务生成能够将复杂问题分解为更小的子任务。自适应推理包括在生成过程中修订推理的机制。大上下文窗口支持高达128,000个令牌的上下文窗口。内部推理令牌实现了用于推理的可丢弃内部令牌。
文件
train.py包含模型架构、训练循环和实用函数。test.py提供了一个简单的界面用于与训练好的模型交互。
模型架构
train.py 中的 O1Model 类定义了模型架构
嵌入层位置编码多个变换器层分别的完成和推理解码器用于强化学习的值头子任务生成头
训练过程
训练过程结合了监督学习和强化学习
数据生成算术问题即时生成。监督学习模型被训练以预测正确的解决方案和推理步骤。强化学习使用 PPO 来优化模型的策略基于奖励。动态课程根据训练进度调整问题的难度。
使用方法 训练 运行 python train.py 将训练模型500个周期并将模型保存为 o1_model.pth。 测试 运行 python test.py 将加载训练好的模型并允许你输入算术问题让模型解决。
需求
Python 3.7PyTorch 1.8
模型参数
嵌入维度128注意力头数8变换器层数4丢弃率0.1
词汇表
模型使用了一个为算术操作定制的词汇表包括用于子任务和推理步骤的特殊令牌。
评估
模型根据其正确解决算术问题的能力进行评估。评估指标包括平均奖励和处理的有效样本数量。
规模此实现比 OpenAI 描述的实际 O1 模型小。任务多样性目前专注于算术可以扩展到更多样化的任务。自我修正自我修正机制可以更加复杂。
