“草莓”推理AI模型，在很多文章的报道来看，它前身应该是来自于Q*模型。在2023年11月左右，有几个研究人员发文给董事会一封警告信，信里面写的内容表示：Q*模型发展得过于强大，强大到可以威胁人类得进步。
那么Q*模型到底是什么东西？目前只知道它有很强的推理能力，其在数学问题上可以解决很多目前大语言模型解决不了的问题。
从网上来看，“草莓”模型的前身Q*模型的架构存在两种猜想，下面来简单介绍一下
1.Q*模型是Q-learning和A*算法的结合
这是目前网上最流行的一种猜测方法。从名字可以看出Q*模型可能分别表示Q-learning和A*算法的结合。
Q-learning是强化学习中的一个概念，它属于无模型下的一个基于价值的算法。主要是基于环境中给定的条件和状态，学习动作action和价值value。
传统的Q-learning需要保存一个Q表来进行更新。其最终目标是找到一个最优策略，定义在每个状态下采取的最佳动作，从而随着时间的推移最大化累积奖励（reward）。
而值得令人注意的是，OpenAI在2016年的一个演讲中曾经提到过这个概念，并引入 Q* 到优化策略中：
另一种算法是A*算法，这种算法是用在求解最短路径中的有效直接搜索方法。相信学过算法结构的人对于Dijkstra 算法不陌生，而A*算法不像别的算法，它是有“脑子”的。它使用到了启发式（Heuristics）函数来帮助搜索更快收敛到最短路径，非常高效。
而对于然而，Q-learning 算法和A*算法到底是不是真的用在了“草莓”推理AI模型中呢？这些常规算法对于Q*模型有用吗？可能要等公布的那天才知道
2.过程监督解决数学问题
第二种推测涉及到OpenAI于上一年5月份发布的一项技术，该技术通过“过程监督”而非“结果监督”来解决数学问题。
OpenAI通过对每个正确的推理步骤进行奖励（“过程监督”）来提高解决数学问题的水平，而不是像之前一样只是简单地奖励最终的正确答案（“结果监督”）。
OpenAI使用MATH测试集里面的问题来评估“过程监督”和“结果监督”奖励模型，并为每个问题生成了许多解答方案，然后选择每个奖励模型排名最高的解答方案。
上图展示了一个函数，即每个奖励模型选择的解答方案数量（number of samples）与选择的解答方案最终能够达到正确结果的百分比（% Problems Solved (Best-of-N)）之间的关系。
除了提高与结果监督相关的性能外，过程监督还有一个重要的对齐好处：它直接训练模型以产生人类认可的思维链。
从之前OpenAI发布的论文来看，使用过程监督有以下优点：
- 过程监督更有效，从具有挑战性的 MATH 数据集的一个子集中解决了 78% 的问题。
- 主动学习提高了流程监督的有效性，数据效率提升了2.6倍。
所以“草莓”AI模型不排除也使用了这种方法，从而提高了其数学推理能力。
总结
不过这并不是OpenAI的一次画饼了，每次都说快要发布新产品，但是可能也是一次PPT讲故事。毕竟互联网还是有记忆的：
- 2024年2月推出了Sora文生视频，到现在了，还没有开放
- GPT-4o的语音功能，也在一直测试中，没有大范围发布出来
- 心心念念的GPT-5还没有消息
- 前不久还画饼了一个SearchGPT吗，说是要打破谷歌搜索现在的垄断地位
所以也不怪大家现在都觉得这个功能可能也要很久才会正式上线。要知道其他家的大模型已经赶上来了，GPT-4已经是上一年的模型了，OpenAI还是要加把劲，不然到时候大部分用户可能就会转用其他的AI产品，毕竟每个月的20美元并不便宜
