O1-CODER:北交大推出的O1代码版开源项目,专注于编码任务

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: O1-CODER是由北京交通大学研究团队推出的开源项目,专注于编码任务。该项目结合强化学习和蒙特卡洛树搜索技术,提升模型的System-2思维能力,旨在生成更高效、逻辑性更强的代码。

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  1. 项目背景:O1-CODER是北京交通大学推出的开源项目,旨在复制OpenAI的O1模型,专注于编码任务。
  2. 技术特点:结合强化学习(RL)和蒙特卡洛树搜索(MCTS),提升模型的System-2思维能力。
  3. 主要功能:包括测试用例生成、伪代码生成、过程奖励模型等,旨在提高代码质量和逻辑性。

正文

O1-CODER 是什么

公众号: 蚝油菜花 - O1-CODER

O1-CODER是由北京交通大学研究团队推出的开源项目,旨在复制OpenAI的O1模型,专注于编码任务。该项目结合强化学习(RL)和蒙特卡洛树搜索(MCTS)技术,提升模型的System-2思维能力,使其在编码任务中表现出更谨慎、逻辑和逐步的问题解决过程。

O1-CODER框架包括训练测试用例生成器(TCG),用于标准化代码测试;使用MCTS生成包含推理过程的代码数据;并通过迭代微调策略模型生成伪代码和完整代码。所有源代码、数据集和模型均已在GitHub开源。

O1-CODER 的主要功能

  • 编码任务专注:O1-CODER专注于编程编码任务,通过System-2思维方式提升编码质量和逻辑性。
  • 强化学习与蒙特卡洛树搜索结合:结合强化学习(RL)和蒙特卡洛树搜索(MCTS),模型能够自我生成推理数据,不断优化编码策略。
  • 测试用例生成:训练测试用例生成器(TCG)自动产生测试用例,标准化代码测试并提供结果奖励信号。
  • 伪代码生成:模型先生成伪代码,然后基于伪代码生成最终的可执行代码,增强代码的适应性和可控粒度。
  • 过程奖励模型:初始化和微调过程奖励模型(PRM)评估中间推理步骤的质量。

O1-CODER 的技术原理

  • 系统2思维:O1-CODER基于System-2思维,需要谨慎、逻辑和分步解决问题的思维方式,适用于编码等复杂任务。
  • 强化学习(RL):通过RL的探索能力发现新策略,与预训练结合,实现学习和搜索的协同。
  • 蒙特卡洛树搜索(MCTS):MCTS用于生成包含推理过程的代码数据,模拟不同的行动路径评估和优化代码生成策略。
  • 测试用例生成器(TCG):TCG基于问题和标准代码自动生成测试用例,为RL提供反馈信号,帮助评估生成代码的正确性。
  • 伪代码推理:通过伪代码提示引导模型进行深度推理,将伪代码作为推理过程中的“认知工具”,提升模型的逻辑推理能力。
  • 过程奖励模型(PRM):PRM评估每一步推理的质量,为RL提供中间步骤的奖励信号,引导模型朝着更优的解决方案发展。

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