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大语言模型与推荐系统
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近年来，类似于 OpenAI 的 o1 等慢思考（slow-thinking）推理系统在解决复杂推理任务方面展现了卓越的能力。这些系统在回答查询之前，经过较长时间的思考与推理，能够生成更加全面、准确且有理有据的解决方案。
然而，这些系统主要由工业界开发和维护，其核心技术尚未公开披露。因此，越来越多的研究工作开始致力于探索这些强大推理系统背后的技术基础。在此背景下，我们的团队致力于实现类似于 o1 的推理系统，希望开发一个技术开放的慢思考推理模型。
本文介绍了我们在复现 o1 类推理系统方面的研究进展，提出了一个
“模仿、探索和自我提升”
的框架，作为训练推理模型的主要技术手段。在本工作中，我们仅使用 1100 条蒸馏的长思维链数据作为种子数据，通过自我探索与改进就能够取得不错的效果: 在非常困难的数学奥林匹克数据集 AIME 达到了 46.7 的评分，在 MATH-OAI 上也达到了 87.4 的评分，在跨学科 GPQA 上也取得了 53.0 的评分。
Imitate, Explore, and Self-Improve: A Reproduction Report on Slow-thinking Reasoning Systems
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2412.09413
项目链接：
https://github.com/RUCAIBox/Slow_Thinking_with_LLMs
背景
慢思考推理系统通过在回答用户查询之前进行深入的内部推理，能够有效解决复杂的推理任务。这种方法不同于传统的链式思维（chain-of-thought）推理，它允许模型在更长的时间内进行深度思考，并利用更多的计算资源来推演，从而生成更为复杂和细致的推理步骤。此类能力在解决数学问题、编程挑战和逻辑推理等任务中尤为突出。
然而，由于工业界对这些系统的核心技术细节通常保密，学术界在再现这些系统时面临着诸多挑战。现有的研究大多局限于特定领域（如数学领域），或基于相对较弱的基础模型，导致所实现的系统在性能上与工业级系统相比存在明显差距。因此，开发一个技术开放的 o1 类推理系统，仍然是一项极具挑战性的任务。
为了实现这一目标，我们提出了一个“
模仿、探索与自我提升
”的三阶段训练框架。该框架旨在通过训练模型模仿长思维链中的思考模式，鼓励模型在面对具有挑战性的问题时进行深入探索，并通过迭代改进训练数据，不断提升模型的推理能力。
2.1 模仿（Imitate）
在初始阶段，我们通过收集和整理长思维链数据，对模型进行微调，使其能够在回答问题之前，生成详细的内部推理步骤。这些思维过程包括规划、分而治之、自我修正、总结和回溯等复杂的推理行为。
为了构建这样的训练数据，我们采用了数据蒸馏的方法，从现有的 o1 类推理系统（如
和
）中提取关于Math，Code，Science，Puzzle领域的长思维链。这些数据经过预处理后，作为模型的训练数据，帮助模型学习如何按照指定的格式生成长思维链和最终的解决方案。
仅仅通过模仿，模型可能还不足以处理具有挑战性的问题。为此，我们鼓励模型在困难的问题上进行探索，生成多个可能的解答路径（称为“轨迹”）。通过生成多样化的解答，模型有更大的机会找到正确的解决方案。
在实践中，我们采用了简单的搜索策略，对每个问题生成多个解答轨迹，直到找到包含正确答案的解答。随着生成的轨迹数量增加，我们可以收集到更多高质量的解答，这些解答也有助于进一步提升模型的能力。
最后，我们利用模型在探索过程中获得的正确轨迹，进一步强化其推理能力。通过不断将新的高质量解答融入训练数据，模型能够在每次迭代中改进自身，特别是在处理复杂任务时，表现出更为卓越的推理能力。
在这个阶段，我们采用了两种优化方法来进一步提升模型的推理能力。一是继续进行监督微调（SFT），利用模型生成的高质量解答作为训练数据，帮助模型不断优化其生成能力；二是采用直接偏好优化（DPO），通过比较高质量与低质量解答之间的差异，指导模型学习更加优越的生成策略，从而提高其解答质量和推理效果。
3.1 实验设置
为了验证我们方法的有效性，我们在三个具有挑战性的基准数据集上进行了广泛的实验：
1. MATH-OAI
：
包含500道数学竞赛题目，来源于 MATH 测试集。
2. AIME
：
由3
0道难度较高的数学问题组成，专为挑战顶尖高中生的解决问题能力而设计。
3. GPQA
：
包含198道生物、物理和化学领域的选择题。
由于
在多个评测中表现优异，能够提供出色的推理能力，我们选择了该模型作为基础模型。为了与工业级系统进行全面比较，我们将我们的模型与几款领先的 o1 类模型进行了对比，包括
、
和
。
工业界慢思考推理系统在三个基准测试中都取得了优异的表现，尤其在最具挑战性的基准测试 AIME 上改进显著。总体而言，o1-preview 表现出更均衡的性能，而
和
在数学领域表现更好。这些结果表明慢思考在增强 LLM 的复杂推理能力方面的有效性。
