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自 OpenAI 的 Q* 项目曝光后，引发业内众多讨论。据现有信息汇总，Q* 项目被视作 OpenAI 在探索人工通用智能（Artificial General Intelligence, AGI）道路上的一次重大尝试，有望在包括数学问题解决能力、自主学习和自我改进等多个层面对人工智能技术带来革新性突破。
英伟达科学家 Jim Fan、图灵奖得主 Yann LeCun 等参与讨论 OpenAI 的 Q* 实现方式
Meta 科学家田渊栋则认为 Q* 是 Q-learning 和 A* 的结合，且天然地适合推理任务，尤其在数学推理方面
不过迄今为止 OpenAI 没有公开关于 Q* 算法的具体细节，其效果究竟如何我们并不得而知。
昆仑万维自 Q* 项目曝光以来，一直密切关注 Q* 的动向，且在第一时间就成立研究小组尝试开发自己的 Q* 算法，希望打破 OpenAI 的封锁，提升现有开源模型的推理能力。
经过数月的尝试，昆仑万维携手新加坡南洋理工大学成功开发了一个名为 Q* 的算法，能够显著提升现有大模型的推理能力。在 GSM8K 数据集上，Q* 帮助 Llama-2-7b 提升至 80.8% 的准确率，超越了 ChatGPT；在 MATH 数据集上，Q* 帮助 DeepSeek-Math-7b 提升至 55.4% 的准确率，超越了 Gemini Ultra；在 MBPP 数据集上，Q* 帮助 CodeQwen1.5-7b-Chat 提升至 77.0% 的准确率，缩小了与 GPT-4 的编程水平差距。
- 论文：Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning
- 论文链接：https://arxiv.org/abs/2406.14283
Q* 能够帮助小模型达到参数量比其大数十倍、甚至上百倍模型的推理能力，这一算法不仅大幅提升了小模型的性能，还显著降低了计算资源的需求，为人工智能的广泛应用带来了全新可能，开创了高效智能的新纪元。
研究证明，Q* 能够帮助参数量仅为 7b 的小模型达到参数量比其大数十倍甚至百倍模型的推理能力，大幅提升模型的性能，并显著降低了计算资源的需求。目前，Q* 的研究尚在初级阶段，算法在各个环节还有进一步的改进空间。未来，昆仑万维会继续深入此项研究，不断提升国产开源模型推理能力，打破 OpenAI 闭源封锁，为人工智能前沿技术发展带来全新可能。