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AI范式重構(gòu)，從預(yù)訓(xùn)練到強(qiáng)化學(xué)習(xí)
　　Transform框架大力出奇跡的成功是本輪AI大模型革命的起源。Scaling Law（伸縮法則）：當(dāng)參數(shù)規(guī)模增加、數(shù)據(jù)集規(guī)模增加并延長(zhǎng)模型訓(xùn)練時(shí)間，大模型的性能就會(huì)提升，以及當(dāng)模型訓(xùn)練參數(shù)和數(shù)據(jù)量超過(guò)一定數(shù)值之后，模型突然出現(xiàn)意想不到的能力（涌現(xiàn)現(xiàn)象）。
　　GPTo1引領(lǐng)Post-Training Scaling Law新范式變革。2024年9月OpenAI正式發(fā)布GPTo1模型，GPTo1一方面引入新的Post-Training訓(xùn)練機(jī)制，另一方面在推理端引入思維鏈，通過(guò)分步推理提升模型生成質(zhì)量。Post-Training Scaling Laws訓(xùn)練的計(jì)算量不再只是和參數(shù)量上升，同時(shí)也會(huì)包含RL探索時(shí)LLMInference的計(jì)算量，隨著更多的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（訓(xùn)練時(shí)計(jì)算）和更多的思考時(shí)間（測(cè)試時(shí)計(jì)算）, o1的性能也在不斷提升。
　　o1的技術(shù)突破何在：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的reward model方式不斷提升推理性能。過(guò)往推理端進(jìn)展受限的一大核心原因在于相關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)占比太低，此外大部分推理數(shù)據(jù)形式為<問(wèn)題--正確答案>，缺少中間詳細(xì)推理步驟。而o1的核心突破便在于合成數(shù)據(jù)+“反思”，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的reward model方式不斷完善思路鏈、提升性能，進(jìn)而在模型推理能力上實(shí)現(xiàn)巨大提升。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　1、AI技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期，本次大模型創(chuàng)新伴隨參數(shù)量及模態(tài)的增速能力天花板尚未達(dá)到，但模型效果本身仍存瓶頸及問(wèn)題，倘若AI技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期，投入廠商仍然存在失敗風(fēng)險(xiǎn)。
　　2、下游應(yīng)用需求不及預(yù)期，人工智能本質(zhì)是通過(guò)供給創(chuàng)新催生需求擴(kuò)容，目前大模型仍處于商業(yè)模式摸索期，倘若本輪技術(shù)變革無(wú)法真實(shí)帶動(dòng)下游需求，投入廠商將受到影響。