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AI领域正在迅速发展，特别是在需要深度推理能力的领域。然而，许多现有的大型模型专注于狭窄的领域，主要在数学、编码或具有明确、可量化结果的决策路径等环境中表现出色。当这些模型面对现实世界的挑战时，这种局限性变得明显，这些挑战通常需要开放式推理和创造性问题解决。这些任务难以评估，因为没有普遍接受的“正确”答案或易于量化的奖励。为了解决这一问题，阿里巴巴发布了 Marco-o1，这是一种旨在推进开放式问题解决的新型AI模型。
马可波罗团队的创新
Marco-o1 由阿里国际的马可波罗团队开发，是一个大型推理模型（LRM），建立在 OpenAI 的 o1 模型的经验基础上。虽然 o1 模型在 AIME 和 CodeForces 等平台上展示了强大的推理能力，但 Marco-o1 旨在超越结构化挑战。其核心目标是跨多个领域进行泛化，特别是在没有严格评估指标的领域。这是通过集成几种先进技术实现的，包括：
- 思维链（Chain-of-Thought, CoT）微调：这种方法允许模型通过明确追踪其思维模式来更好地管理逐步推理过程。通过使解决方案过程透明和系统化，模型能够更有效地解决问题。
- 蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）：这一技术用于在问题解决过程中为替代标记分配置信度分数，从而探索多条推理路径。通过选择最有希望的推理链，Marco-o1 能够朝向最优解。
- 推理行动策略：这种策略在问题解决过程中动态变化行动的粒度，优化搜索效率和准确性。这些策略的结合确保了 Marco-o1 能够处理结构化任务和细微的开放式挑战。
解决其他推理模型的局限性
Marco-o1 还通过集成一个反思机制来解决其他推理模型中的局限性。这一机制促使模型自我批评其解决方案。通过包含鼓励自我反思的短语，模型被提示重新评估和改进其思维过程，从而提高其在复杂问题上的准确性。
技术成果
MGSM 数据集的结果展示了 Marco-o1 的优势：
- MGSM（英语）数据集：准确性提高了6.17%。
- MGSM（中文）数据集：准确性提高了5.60%。
此外，Marco-o1 在翻译任务中也展示了显著成果，例如准确翻译反映文化细微差别的口语表达。这种既能处理结构化问题解决又能处理自然语言细微差别的能力，突显了 Marco-o1 在 AI 研究和应用中的实际进步。
Marco-o1 代表了 AI 推理的重大进步，特别是在开放式和复杂的现实世界问题方面。通过利用思维链微调、蒙特卡洛树搜索和推理行动策略等技术，Marco-o1 在现有模型上展示了改进，无论是在结构化数据集还是在更模糊的翻译任务中。展望未来，阿里巴巴计划通过使用结果和过程奖励建模来增强 Marco-o1 的奖励机制，旨在减少其决策过程中的随机性。这将使 Marco-o1 能够更可靠和更准确地解决更广泛的问题。