OpenAI o1
Open AI は、驚くべきパフォーマンスで答えを導き出す前に、複雑な問題を解決する際にほぼ人間のように考える能力を備えた Open AI o1 モデルを発表しました。
OpenAI o1の優れた機能
OpenAI は、以前の 2 つのテスト バージョンである o1 プレビューおよび o1-mini と比較して、OpenAI o1 モデルを正式にリリースしました。このモデルは、複雑なタスクを処理し、人間よりも早くソリューションを見つける能力で際立っています。 ChatGPT o1 の特徴は、質問を受け取り、回答する前に各ステップを考えて分析する機能があることです。
OpenAI は、プログラミングのみに焦点を当てた OpenAI o1 の低価格バージョンも発売しました。これにより、o1 と同じ考え方と問題解決能力を確保しながら、開発者にとってより経済的なソリューションが提供されます。
興味深いのは、AI の噂によれば、多くの情報源で言及されている Strawberry プロジェクトはこの OpenAI o1-mini であるということです。 「私たちは、応答する前に考える時間を増やすように設計された新しい一
連の AI モデルを開発しました。 o1 の研究、製品、その他の最新情報はこちらです。」- OpenAI
最新のプラン – ChatGPT Pro (月額 200 ドル) には、OpenAI o1 モードと o1-mini モードが含まれており、より多くの計算を使用して最も難しい問題に対してより適切な答えを提供します。
OpenAI o1のスマートな機能
OpenAI o1 モデルには、推論ベースの開発エクスペリエンスを強化できるいくつかの新機能が導入されています。これらの機能の一部は他のモデルで以前に見られたものですが、その他の機能は o1 で初めて導入されました。これらには次のものが含まれます。
視覚的入力: 視覚的入力機能の追加により、o1 は推論機能を拡張して、視覚データを処理および分析し、貴重な洞察を抽出し、包括的なテキスト出力を生成します。
開発者メッセージ: 開発者メッセージは GPT モデルのシステム メッセージに似ており、「役割」属性「開発者」を使用して特定のユースケースの指示とコンテキストを送信できます。
推論エフォート パラメーター: 推論エフォート パラメーターを使用すると、低、中、高の推論レベルのオプションを使用してモデルの認知負荷を調整でき、モデルのパフォーマンスをより詳細に制御できます。
拡張されたコンテキスト ウィンドウ: o1 モデルには、200,000 トークンと最大出力 100,000 トークンの拡張されたコンテキスト ウィンドウがあり、複雑で詳細な応答に十分なスペースを提供します。
構造化出力: o1 は、JSON スキーマによって明確に定義および制約された構造化出力の生成を簡素化するために、構造化出力のサポートを追加しました。
ツール: 以前のモデルと同様に、o1 モデルの出力を使用して関数への入力を生成できるようになりました。
待ち時間の短縮: 平均して、o1 は、特定のリクエストに対して o1-preview よりも推論トークンの使用量が 60% 少なくなります。
「私たちは、応答する前に考える時間を増やすように設計された新しい一連の AI モデルを開発しました。 o1 の研究、製品、その他の最新情報は次のとおりです。」 – OpenAI が応答
優れたパフォーマンス
OpenAI-o1 は、特に暗号化と数学の分野における複雑な問題を処理できる能力のおかげで、GPT-4o よりも優れています。 OpenAI の研究ディレクター、ボブ・マクグルー氏によると、GPT-o1 は国際数学試験で 83% のスコアを獲得し、GPT-4o の 13% をはるかに上回りました。それだけでなく、AI-o1 は Codeforces ランキングでも 89% を獲得し、プログラミングにおける卓越した能力を証明しました。特に、このモデルは物理学、化学、生物学のテストで大学院生と競争できます。
OpenAI の研究責任者である Jerry Tworek 氏は、GPT-o1 が最適なアルゴリズム プラットフォームと特定のデータセットに基づいて構築されていることを明らかにしました。このモデルは、強化学習を適用することで、人間が論理的かつ体系的な手順で問題を解決する方法をシミュレートし、報酬と罰のメカニズムを通じて自己改善することができます。
ただし、自然言語処理に関しては、ChatGPT-4o が依然として優位性を保っています。 OpenAI によると、これは GPT-o1 が平均的なユーザーの観点からすべての側面を実際には引き継いでいないという事実を反映しています。
Open AI は、答えを提供する前に複雑な問題を解決する際にほぼ人間のように考える能力を備えたChatGPT o1 モデルを発表しました。
限界と安全性
o1 と従来のモデルの最大の違いは、その「思考の連鎖」アプローチです。 o1 は、すぐに応答を生成するのではなく、複雑な推論プロセスを経ます。従来の LLM モデルでは、コードを書くように求められると、すぐにコードが生成されます。一方、o1 は問題を分析し、最終結果を提供する前に複数のアプローチを計画およびテストします。これは戦略的思考と問題解決能力の組み合わせであり、モデルがより包括的な答えを提供するのに役立ちます。
安全性の観点から、OpenAI は、ChatGPT o1 が安全基準を思考と分析のプロセスに統合するように設計されていることを断言します。これは、同社が安全性への懸念に対処するために努力していることを示しています。段階的な思考により、OpenAI は人間の価値観と原則に従ってモデルを導くことができます。このようにして、ChatGPT o1 は、人工知能モデルの安全性に関する最も困難なテストで非常に良い結果を達成しました。ただし、OpenAI は錯視問題を完全に解決したわけではありませんが、その発生を大幅に減少させました。
OpenAI が取り組むもう 1 つの安全性の問題は、モデルに各ステップを考慮させることで、企業がモデルがユーザーを操作しているかどうかを観察できることです。ただし、これが効果的であるためには、モデルが最も独創的で自由な思考を抑制なく表現できなければなりません。これには一定のリスクが生じる可能性があり、競争要因やユーザー エクスペリエンス要因を考慮して、OpenAI はこれらの考えを非表示にし、モデルが作成した最適化の概要のみを表示することにしました。