OpenAI の O1 モデルは、GPT-4o と比較して技術的に大幅な進歩があり、パフォーマンスが向上しています。 2 つの主な違いと、O1 が改善された点は次のとおりです。
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推論機能: O1 モデルは、プログラミングや数学などの複雑な問題を処理する際に、より優れた推論機能を示します。たとえば、国際数学オリンピックの予選試験では、O1 は 83% の精度を達成しましたが、GPT-4o は 13% しか達成できませんでした。
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マルチモーダル入力: GPT-4o は画像とテキストの入力をサポートしていますが、O1 モデルはテキスト入力に焦点を当てていますが、テキスト処理においてはより詳細かつ正確です。
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コンテキスト処理: O1 モデルは 25,000 ワードを超えるテキストを処理できるため、長文コンテンツの作成、拡張ダイアログ、ドキュメントの検索と分析などのユースケースに適しています。
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セキュリティ: O1 モデルはセキュリティを向上させ、タブーなトピックについて話すことを減らし、多くの専門試験、学術試験、標準化テストで人間のレベルに達するか、それを超えています。
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インタラクティブなエクスペリエンス: O1 モデルはユーザーのインタラクティブなエクスペリエンス向けに最適化されており、モデルを考えるときに推論ステップを表示できるため、モデルの思考プロセスに対するユーザーの理解が深まります。
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コスト: O1 モデルの使用コストは、100 万入力トークンあたり 15 ドル、100 万出力トークンあたり 60 ドルですが、GPT-4o の価格は 100 万入力トークンあたり 5 ドルです。 100 万出力トークンの場合。
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強化学習: O1 モデルは強化学習トレーニングを使用します。セルフゲーム強化学習やモンテカルロ木探索などの手法を通じて、GPT-4o では明らかではない思考ツリーの推論能力がモデルに組み込まれます。
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データ処理: O1 モデルは、データ処理がより複雑かつ大規模で、より詳細な命令を処理でき、処理の信頼性と精度が高くなります。
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アプリケーションシナリオ: O1 モデルはプログラミング、数学的問題解決、データ分析などの分野で優れたパフォーマンスを発揮し、高精度と複雑な推論を必要とするタスクに適しています。一方、GPT-4o はより広範囲の自然言語処理タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。 。
一般に、O1 モデルでは推論、セキュリティ、インタラクティブなエクスペリエンス、および特定の分野でのアプリケーションが大幅に向上していますが、それに応じてコストも増加しています。
強力な推理力
OpenAI の O1 モデルは、推論機能、特に次の側面で優れたパフォーマンスを発揮します。
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複雑な推論タスク: O1 モデルは、複雑な推論を必要とするタスクを処理する強力な機能を実証しました。たとえば、国際数学オリンピック (IMO) では、O1 の正答率は 83% にも達し、GPT-4o の 13% を大きく上回りました。
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複数段階の問題解決: O1 モデルは、段階的に考えることで複数段階の問題を解決できます。強化学習を使用して内部の「思考の連鎖」を最適化し、科学、プログラミング、数学などの分野の複雑な問題を徐々に解決できるようにします。
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プログラミング能力: プログラミング コンテストでは、O1 モデルの Elo スコアは 1807 で、競合他社の 93% を上回り、プログラミングの分野で優れた能力を示しました。
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科学、技術、工学、数学 (STEM) タスク: O1 モデルは、STEM 関連のタスク、特に推論と複数ステップのプロセスを必要とするシナリオで優れています。
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セキュリティと連携: O1 モデルはセキュリティが大幅に向上しており、「ジェイルブレイク テスト」スコアは 84 ポイントで、GPT-4 の 22 ポイントよりもはるかに高く、機密コンテンツを扱う際の安全性と信頼性がより高いことが示されています。
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長いテキストの処理: O1 モデルは、より長く、より自由なタスクを処理できるため、入力チャンクの必要性が減り、より大きな入力コンテキスト ウィンドウがサポートされます。
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一般化能力: O1 は優れた推論能力と一般化能力を示し、暗号を解読し、哲学的な質問について熟考し、自己テストを通じて自分の能力を評価することができます。
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教育およびエンタープライズ アプリケーション: O1 モデルは、教師や研究者がより詳細な教育コンテンツや研究分析を作成するのに役立ち、高等教育およびエンタープライズ アプリケーションに特に適しています。
O1 モデルのこうした進歩により、特にプログラミング、数学、科学研究などの分野で、複雑な推論と複数ステップの問題解決が必要なシナリオで大きな利点が得られます。