o1的規劃能力如何？LRM是未來嗎？
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今天給大家分享一個新研究，前頂會AAAI主席Subbarao Kambhampati發布的論文。
能夠規劃一系列行動以實現預期目標，長期以來被認為是智能體的核心能力之一，并自人工智能研究之初便成為其不可或缺的一部分。隨著大型語言模型（LLMs）的出現，關于它們是否具備這種規劃能力的問題引起了廣泛關注。我們于2022年開發的可擴展基準測試PlanBench，緊隨GPT-3的發布推出，至今仍是評估LLMs規劃能力的重要工具。盡管自GPT-3以來涌現了大量新的私有和開源LLMs，但在該基準測試上的進展卻出奇地緩慢。OpenAI聲稱，他們最近推出的o1（草莓）模型是專門構建和訓練的，旨在突破自回歸LLMs的常規限制，使其成為一種新型模型：大型推理模型（LRM）。本文以這一發展為契機，全面考察了當前LLMs和新LRMs在PlanBench上的表現。正如我們將看到的，盡管o1在該基準測試中的表現實現了量級上的飛躍，遠超競爭對手，但距離完全占據這一基準還有相當距離。這一進步也引發了關于準確性、效率和可靠性的討論，這些問題在部署此類系統前必須仔細考慮。
SOTA LLM模型在規劃能力方面仍然非常糟糕！ 如下表：
- 在未混淆的數據集-Blocksworld中，最好的LLMs（如LLaMA 3.1 405B）達到了62.6%的準確率。
在語義相同但句法混淆的數據集-Mystery Blocksworld中，所有LLMs的表現都遠遠落后，沒有一款模型的準確率超過5%。
OpenAI的o1模型：是為了突破傳統自回歸LLMs的限制而設計和訓練的，屬于LRMs的一種。特點：
- 結合了基礎LLM（可能是修改版的GPT-4）。
- 通過RL訓練系統來指導推理過程，生成、篩選和選擇私有推理路徑。
- 在預訓練階段和推理時可能使用了新的自適應推理過程。
o1評測
- 在PlanBenc上，o1模型在Blocksworld問題上的表現顯著優于之前所有LLMs，正確回答了97.8%的問題。
然而，在Mystery Blocksworld問題上，o1的表現雖然超過所有先前的模型，但準確率也只有52.8%。
當處理更復雜問題時
o1模型的性能迅速下降。例如，在需要20到40步解決的更大Blocksworld問題上，o1的準確率僅為23.63%。
o1最厲害的一點，是宣稱能夠準確識別無法解決的問題，這是規劃能力的一個重要方面。但是，實驗結果顯示，在被修改為無法解決的Blocksworld問題上，o1正確識別不可解問題的比例并不高，為27%，并且有時會錯誤地聲稱可解問題為不可解。
最后是平衡成本和效率
下表中，大型推理模型（LRMs）比大型語言模型（LLMs）的成本要高得多。
- o1模型的推理成本遠高于傳統LLMs，這可能會影響其在實際應用中的可行性。
- o1的推理過程缺乏透明度，用戶無法控制推理過程中生成的“推理token”數量，這增加了成本的不可預測性。
文末，作者提到，雖然我們的主要關注點是對o1在PlanBench上的表現進行量化評估，但我們也注意到一個值得提及的o1特性：當模型給出錯誤答案時，有時還會附帶一個富有創意但荒謬的理由，幾乎讓人覺得o1從“幻覺”進化到了“誤導”！ 在一個案例中，模型認為一個不可解決的問題是可解決的，因為雖然目標條件沒有在最終狀態中出現，但在執行過程中某個時刻曾為真，因此它認為應該繼續算數。在另一個案例中，模型聲稱on(a,c)為真，因為它在簡短的括號說明中解釋道，a在b上，b在c上，因此a在某種程度上位于c的上方，應該算作“在它上面”。
