摘要：最近关于GPT-4的讨论中，许多人直到GPT-4o发布后才真正理解GPT-4o与GPT-4.1的区别。GPT-4o是OpenAI推出的最新版本，相较于GPT-4.1，它在性能、响应速度和准确性上有了显著提升。由于技术更新的速度较快，许多用户未能及时跟上这些变化，导致在GPT-4o发布后才意识到两者之间的差异。这一现象反映了人工智能领域的快速迭代以及用户对新技术的适应速度。随着技术的进一步发展，用户可能需要更加主动地关注和学习新版本的功能与改进。
在人工智能领域，模型的学习与进化从未停止，尽管最近更新较少，但我一直保持着对AI技术的持续关注与学习，我想分享一篇关于GPT-4o和o1模型的学习笔记，希望能通过文字记录下这些思考，也为未来的深入学习打下基础。
GPT-4o与o1模型的对比
1. 模型类型与输入输出
GPT-4o的“o”代表“Omni”，意为“全能”，它能够处理多种输入形式，包括文本、音频、图像和视频，并生成相应的文本、音频和图像输出，这种多模态能力使其在多种应用场景中表现出色。
相比之下，o1模型则是一个专注于推理的大型语言模型，它通过强化学习训练，擅长处理复杂的多步骤推理问题，尤其在高等数学、编码和科学研究等领域表现出色。
2. 擅长领域
GPT-4o在自然语言处理（NLP）方面更具优势，特别适合处理对话式AI任务，如回答问题、内容摘要或创意文本生成，它的响应速度极快，能够在实时交互场景中表现出色。
o1模型则更像一个“理科生”，擅长处理需要复杂推理的任务，尽管其响应速度较慢，但在需要深入分析和逐步推理的场景中，o1模型的表现更为出色。
3. 思考方式
GPT-4o采用了System 1思维模式，即快速、直觉性的思考方式，这种模式使得它能够迅速处理信息并做出决策，适合需要快速响应的场景。
o1模型则采用了System 2思维模式，即慢速、深思熟虑的思考方式，这种模式使得它能够在面对复杂问题时进行深入分析，逐步构建推理路径，最终得出精确的结论。
4. 训练范式
GPT-4o的训练侧重于自监督学习和人类反馈强化学习（RLHF），通过大量的预训练数据和人类反馈，GPT-4o能够生成更符合人类期望的文本内容。
o1模型的训练则更注重强化学习和思维链的内化，它通过自我博弈等独特的训练方法，逐步提升模型的推理能力，使其在复杂问题解决中表现出色。
System 1与System 2思维的区别
System 1和System 2思维的概念源自心理学家丹尼尔·卡尼曼的著作《思考，快与慢》，System 1思维是快速、直觉性的，几乎不需要意识的努力就能运作，这种思维模式使得人类能够迅速做出决策和判断，适合处理日常生活中的常规任务。
System 2思维则是缓慢、深思熟虑的，需要更多的注意力和认知资源来执行复杂的分析和解决问题的任务，当遇到新情况或复杂问题时，我们会激活System 2思维来进行更深入的思考。
o1与GPT-4o的强化学习差异
相同点：
基础理论框架：两者都基于强化学习的基本理论框架，通过与环境交互并根据反馈调整行为策略。
利用反馈优化：都利用外部反馈来优化模型，o1通过推理过程中的奖励或惩罚，GPT-4o则通过人类反馈来调整输出。
提升模型性能：都是为了提升模型在语言处理任务中的表现，使其生成的内容更符合人类期望。
不同点：
训练阶段的侧重点：o1更注重在推理阶段引入强化学习，通过“私密思维链”逐步构建推理路径；GPT-4o则主要在预训练后的微调阶段发挥作用，通过人类反馈优化文本内容。
奖励模型方面：o1的奖励机制与推理能力和问题解决能力相关联，GPT-4o的奖励模型则基于人类标注员的排序和标注。
训练数据和方法：o1采用自我博弈等独特训练方法，GPT-4o则基于大量人工标注数据进行训练。
通过这些对比和分析，我们可以更清晰地理解GPT-4o和o1模型在不同场景中的应用和优势，希望这篇笔记能为未来的学习和研究提供一些参考。
参考资料：
- 文章：
- [OpenAI GPT-4o](https://openai.com/index/hello-gpt-4o/)
- [Learning to Reason with LLMs](https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/)
- 播客：
- EnterAl - EP10: OpenA101 草莓模型会带来哪些 LLM 的技术革新？
- EnterAl - EP11: [深度答疑]听完比 90%的人更了解 OpenAl 01 的技术
