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OpenAI o1 と o1-mini は、以前のモデルよりも STEM の質問をうまく処理できる AI として登場します

DDD
DDDオリジナル
2024-09-19 03:22:03872ブラウズ

OpenAI o1 and o1-mini arrive as AIs that handle STEM questions better than prior models

OpenAI o1 と o1-mini が登場しました。これらの AI LLM は、より多くの時間をかけて思考するため、GPT-4o などの以前のモデルよりもコーディング、数学、科学の問題やタスクではるかに優れたパフォーマンスを発揮します。

STEM における複雑な問題は、正しい答えをオンラインで簡単に検索するだけでは不十分になる傾向があります。 o1 AI に考える時間を増やすことで、AI はより慎重かつ正確に推論できるようになります。 o1-mini モデルは、STEM の質問に高速かつコンピュータ リソースの需要を抑えて回答できるように特別に調整されており、o1 モデルよりもコーディングが著しく優れています。

LLM の標準化された AP 試験と STEM テストの範囲にわたって、o1 モデルは高い精度でパフォーマンスを発揮します。具体的には、AP Calculus、AP Chemistry、AP Physics 2、LSAT、および SAT の証拠に基づく読み書きテストにおいて、o1 モデルは B グレード レベル以上 (約 80% 以上) の成績を収めています。モデルは、博士レベルの物理学の問題では A グレード レベル、難しい 2024 米国数学招待試験の数学の問題では B グレード レベル、Codeforces のコーディング問題では B グレード上位レベルで正確に回答します。 o1 は STEM の質問に答えるように調整されているため、AP English Language と AP English Literature のパフォーマンスは C グレード レベル以下です。

興味深いのは、GPT-4o が「oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz」を解読するという暗号の課題に唖然としている一方で、「oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx」が「段階的に考えてください」という意味のヒントを与えられたとき、o1 には何の問題もありませんでした。問題を考えて正解「イチゴにはRが3つある」を導き出します。この新しい力は、NSA だけでなく、国内の趣味の暗号学者にも喜ばれるでしょう。

極悪非道な人々は、無修正の o1 モデルが問題のある返答をする傾向がある一方で、OpenAI がこれらのモデルを解放するために無力化したことを知りたいでしょう。 o1 モデルは、生物兵器の製造、エッチな画像の作成、脱獄自体、嫌がらせや脅迫に関する質問に答えられないことがテストされています。残念ながら、チューニングの努力にもかかわらず、OpenAI o1 モデルはテスト時に性別と人種に偏ったままです。

ChatGPT Plus および Team ユーザーと API 使用レベル 5 の開発者は、すぐに o1 モデルにアクセスできます。ChatGPT Edu および Enterprise ユーザーは 9 月 16 日の週にアクセスできるようになります。ChatGPT Free ユーザーは o1- にアクセスできるようになります。近い将来のミニ。 o1 モデルは、Web を閲覧したり、アップロードされたファイルや画像を受け入れて質問に回答したりすることができないため、OpenAI はユーザーが一般的な質問には GPT-4o モデルを使用し続けることを推奨しています。

AI に質問したいユーザーは、OpenAI のモデル以外にも、Anthropic Claude、Microsoft CoPilot、Google Gemini、X Grok など、対話できる幅広い有能な LLM モデルを利用できるようになりました。どの AI にも特定の利点があるため、いくつかの AI モデルをテストして、個々のニーズに最も適したものを見つけることは価値があります。これらの AI の一部は、スマート グラス (Amazon にあるものなど) やボイス レコーダー (Amazon にあるものなど) に組み込まれており、今後登場する自律型ヒューマノイド ロボットの中には、独自の AI を使用して料理や掃除を行うものもあります。

OpenAI o1 and o1-mini arrive as AIs that handle STEM questions better than prior models

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