導入
あなたが話す前に、あなたはどれくらいの頻度で本当に考え、推論しますか?現在の最先端のLLMであるGPT-4Oは、多くの時間をかけて応答することなく、すでに印象的な反応を提供していました。しかし、それが論理を考えて構築するためにより多くの時間をかけ始めた場合を想像してください。最新のモデルであるO1で、Openaiは爆弾を落とし、応答する前に真に考えることと推論できるLLMを導入しました。
OpenaiのO1は、応答を生成する前に、より多くの時間を考えるのにより多くの時間を投資するように設計された新しいシリーズのAIモデルです。 USA Math Olympiad(AIME)、GPQA評価、CodeForcesなどのさまざまなプラットフォームで、以前のすべてのバージョンや多くの人間を上回ると、O1シリーズはAGIに対するOpenaiの重要なステップを示しています。 Openai O1とOpenai O1-Miniの2つのモデルは、推論、科学、コーディング、および数学に照らします!
それで、このブログでは、いくつかのO1実験を実施し、OpenAI O1をテストにすることにしました!私は、物理学、化学、生物学を含む3つの実験を、数学とコーディングの魔法と組み合わせて、O1が準備した完璧な料理を提供しました。
Openai O1での私の実験の結果を発見するために読んでください。
概要
- 科学、推論、論理の世界におけるOpenaiのO1モデルの範囲を理解してください。
- 物理学、化学、生物学の分野で、OpenaiのO1で可能性を視覚化します。
目次
- 教育におけるビジュアルの力
- 実験1:惑星で遊ぶ(物理学)?
- プロンプト
- 出力
- 留意すべきこと
- この実験におけるOpenaiのO1の作業
- 実験2:酸塩基 - 視覚化学?
- プロンプト
- 出力
- 留意すべきこと
- 実験3:生物学とブレンド?
- プロンプト
- 出力
- 上記のO1実験からの私の観察
- よくある質問
教育におけるビジュアルの力
科学に関して人々が直面する最大の課題は、視覚化の欠如です!私たちのほとんどを想像してみてください。「重力」という言葉は、ニュートンの頭に落ちているリンゴを思い出させます。視覚化は、学習体験を向上させるだけでなく、そのレッスンを長期間にわたって保持するのに役立ちます。科学的概念のシミュレーション/視覚化を作成するというアイデアは、実際には壊れたニュースではありません。しかし、単一のコードを作成せずにこれらの視覚化を作成する力は、ロジックと推論を統合しながら、ルールのセットに従うことを超えるインタラクティブなシステムを設計することは間違いなく新しいものです。
オープンAIのO1モデルで、私はまさにそれをしました!
物理学、化学、生物学からOpenaiのO1モデルまで、それぞれ1つの問題を提示しました。これらの問題の解決策には、論理的推論、数学的計算、広範なコーディングが必要でした。
O1実験に進む前に、Openai O1にアクセスする方法に関する記事をご覧ください。
実験1:惑星で遊ぶ(物理学)?
太陽系の素早い修正から始めましょう。それは、水銀、金星、地球、火星、木星、天王星、土星、ネプチューンの8つの惑星で構成されています。太陽は、惑星が回転する太陽系の中心にあります。簡単に聞こえますよね?
現在、これらすべての惑星は太陽から異なる距離にあり、異なる速度で独自の軌道でその周りを回転しています。太陽の周りの惑星の速度は、一般に次の式を使用して計算されます。
v =√(gm/r)
どこ:
- Vは惑星の速度です
- Gは普遍的な重力定数です
- mは太陽の質量です
- rは太陽からの惑星の半径または距離です
惑星の半径または太陽の塊を変えることにより、惑星の速度の変化を視覚化したいとしましょう。あなたがする必要があるのは、この視覚化を構築するためにコードを書くようにOpenaiのO1を促すことです。
プロンプト
8つの惑星すべてが独自の速度で太陽の周りを回転する科学的に正確なシミュレーションを作成したいと思います。シミュレーションには、次の機能を含める必要があります。
-
調整可能なパラメーター:
-
シミュレーションの下にスライダー(ドラッグバー)を含めて、各惑星と太陽の以下を調整します。
- 質量
- 半径
- 太陽の質量を調整すると、惑星の軌道速度に影響するはずです。
- 惑星の質量と半径を調整すると、シミュレーション(サイズと色)の表現が変化するはずですが、それ自体の質量は太陽の支配的な質量のために軌道に大きな影響を与えません。
-
シミュレーションの下にスライダー(ドラッグバー)を含めて、各惑星と太陽の以下を調整します。
-
視覚的強化:
- すべての惑星と太陽は、スペースの背景に対する可視性のために、白いテキストでシミュレーションに明確にラベル付けされなければなりません。
- 惑星の軌道は、太陽の周りの経路として表示する必要があります。
- パラメーターが調整された場合、対応する惑星(または太陽)をシミュレーションで強調表示する必要があります(たとえば、赤い長方形を使用)、どの天体が変更されたかを示します。
-
ユーザーインターフェイス:
- 各スライダーの前のテキストは、読みやすくするために黒である必要があります。
- ソーラーシステム内の惑星の順序に従って、コントロールをテーブル内の明確な列に編成する必要があります
-
各天体について、形式は次のとおりです。
- 惑星または太陽の名前
- マススライダー
- RADIUSスライダー
出力
<title>ソーラーシステムシミュレーション</title> <style> / *キャンバススタイリング */ #SimulationCanvas { バックグラウンドカラー:#000; 表示:ブロック; マージン:0 Auto; ボーダー:1pxソリッド#ccc; } / *コントロールパネルのスタイリング */ #controls { 幅:800px; マージン:20px Auto; 色:#000; フォントファミリー:arial、sans-serif; } #controlsテーブル{ 幅:100%; 国境崩壊:崩壊; } #controls td { パディング:5px; 垂直アライイン:中央; } #controlsラベル{ 表示:ブロック; マージンボトム:5px; } input [type = "range"] { 幅:100%; } H2 { テキストアライグ:センター; 色:#000; } </style> <h2 id="太陽系シミュレーション">太陽系シミュレーション</h2> <canvas width="800" height="800"> </canvas> <div> <tr> <td colspan="2"> <strong> sun </strong> </td> </tr> <tr> <td> <label>質量</label> </td> <td> <label> radius </label> </td> </tr> <tr> <td colspan="2"> <strong>水星</strong> </td> </tr> <p><strong>完全なコードを見つけるには、ここをクリックしてください。</strong></p> <h3 id="留意すべきこと">留意すべきこと</h3> <p>このコードを実行するには、3つのステップに従う必要があります。</p> <ol> <li>このコードを、メモパッドのようなお気に入りのコードエディターにコピーします。</li> <li> <strong>index.html</strong>としてファイルを保存します。</li> <li>お気に入りのWebブラウザでファイルを開きます。</li> </ol> <p>または、作成したバージョンで直接再生できます。あなたがその半径で最大になったとき、木星の速度に何が起こったのかコメントを共有しますか? </p> <iframe src="https://cdn.analyticsvidhya.com/wp-content/uploads/2024/09/socal-system.mp4" title="O1" allowfullscreen></iframe><h3 id="この実験におけるOpenaiのO-の作業">この実験におけるOpenaiのO1の作業</h3> <p>このアプリケーションに驚嘆している間、Openaiの最新モデルが舞台裏で何をしたのかを理解して、視覚化を実現しましょう。</p> <ul> <li>プロンプトを駆け抜けることで考慮する必要があるさまざまな側面を理解するのにかかりました。</li> <li>物理学、数学、コーディングに関連する概念を使用して出力を生成する必要があることに気付きました。</li> <li>それは各ステップの背後にあるロジックを組み合わせました - 物理学と数学を融合し、私が提案したいくつかの視覚要素を適切なコードに翻訳しました。</li> </ul> <p>今、私たちは太陽系のモデリングを終えたので、いくつかの化学物質を醸造しましょう。</p> <h2 id="実験-酸塩基-視覚化学">実験2:酸塩基 - 視覚化学?</h2> <p>そこには何千もの酸と塩基があります。これらのうちどれが互いに反応し、それらが作成する化学物質を覚えているのは必ずしも容易ではありませんか? 2つの化学物質を混ぜる前に得られる結果を知っていると想像してみてください!それはおそらく、研究室での多くの火傷や不幸な事故から私たちを救い、私たちの研究所が壊れたビーカーやその他の機器よりもお金を節約するのに役立つかもしれません。</p> <p>したがって、AI O1を開くように私の質問は、酸、ベース、およびその量を選ぶことができるシミュレーションを作成することでした。</p> <h3 id="プロンプト">プロンプト</h3> <p><em>3つのラベル付けされたビーカーを含む動的でインタラクティブなシミュレーションを作成します。</em></p> <ol> <li> <em>ビーカーの説明:</em><ul> <li><em>ビーカーA:選択した酸が含まれています。</em></li> <li><em>ビーカーB:選択したベースが含まれています。</em></li> <li><em>ビーカーC:反応の出力を示します。</em></li> </ul> </li> <li> <em>ユーザーインターフェイス要素:</em><ul> <li> <em>20種類の酸と20種類のベースを選択するためのドロップダウンメニューを含めます。</em> </li> <li><em>個別のドロップダウンメニューを提供して、酸と塩基の両方でボリューム(10から100 ml、10の増分で)を選択します。</em></li> </ul> </li> <li> <em>インタラクティブな機能:</em><ul><li> <em>ユーザーが酸、ベース、およびそのボリュームを選択すると、シミュレーションは次のとおりです。</em><ul> <li><em>それぞれのビーカーに酸とベースを加えることをアニメーション化します。</em></li> <li><em>選択が行われたら、ビーカーAとビーカーBに酸とベースのラベルを表示します。</em></li> <li><em>反応が発生した場合はビーカーCで緑色を表示し、反応が発生しない場合は青色を表示します。</em></li> <li><em>シミュレーション以下の詳細情報を提供し、反応が発生したかどうか、生成された製品、その名前、化学式、および関連する詳細を示します。</em></li> </ul> </li></ul> </li> <li> <em>視覚的要素:</em><ul> <li><em>ビーカーは現実的な形状をする必要があります。</em></li> <li><em>読みやすくするために、すべてのテキストが黒であることを確認してください。</em></li> </ul> </li> </ol> <h3 id="出力">出力</h3> <pre class="brush:php;toolbar:false"> <title>酸塩基反応シミュレーション</title> <style> / *シミュレーションのスタイリング */ 体 { バックグラウンドカラー:#f0f0f0; background-image:url( 'https://example.com/chemistry_lab_background.jpg'); / *実際のラボ画像urlに置き換える */ バックグラウンドサイズ:カバー; フォントファミリー:arial、sans-serif; } #SimulationContainer { ディスプレイ:Flex; Justify-Content:Space-Around; Align-Items:Flex-End; マージントップ:20px; } .beaker { 幅:80px; 高さ:150px; 国境:2pxソリッド#333; 国境圏:0; 境界線:0 0 50%50%; 位置:相対; オーバーフロー:隠し; バックグラウンドカラー:#fff; } .beaker-label { テキストアライグ:センター; font-weight:bold; 色:#000; マージントップ:5px; } 。液体 { 幅:100%; 高さ:0; 背景色:透明; 位置:絶対; 下:0; 遷移:高さ1Sの容易さ。 }</style>
完全なコードを見つけるには、ここをクリックしてください。
留意すべきこと
このコードを実行するには、上記と同じ手順に従ってください。
または、作成したバージョンを直接使用できます。
さて、私たちの化学がソートされたので、次のO1実験に向かう時です!
実験3:生物学とブレンド?
私たちを機械から分離する唯一のものは生物学です。生物学の中には、人類の秘密全体があり、生物学の核となるタンパク質の中心にあります。タンパク質は、LLMのトークンが何であるかを人間に対してです。これらのタンパク質は、私たちの体、脳、そして私たちの神経系全体を構成し、私たちの周囲を理解し理解するのに役立ちます。これは、トークンがLLMの機能全体を構築する方法に似ています。
しかし、タンパク質の実質的に無限の組み合わせが可能です!したがって、それぞれの名前とユースケースを覚えることは非常に困難です。
したがって、OpenaiのO1に与えたタスクは、これらのタンパク質の無制限の組み合わせを生成し、それらのユースケースを学習するのに役立つシミュレーションを作成することでした。
プロンプト
次の機能を使用して、インタラクティブなプロテインビルダーシミュレーションを作成します。
-
ユーザーインタラクション:
- 20標準アミノ酸を含むドロップダウンメニューを提供し、フルネーム、3文字のコード、1文字のシンボルを表示します。
- チェーンにアミノ酸を追加するボタンを含め、最後のアミノ酸を除去し、チェーンをリセットします。
-
視覚的表現:
- デフォルトで表示される最も基本的なアミノ酸であるグリシンから始めます。
- 各アミノ酸をユニークな色のヘリックスとして表し、以下に1文字のシンボルを表示します。
- 鎖が水平に成長するにつれて、ペプチド結合を表すために、アミノ酸をラインまたは結合と視覚的に接続します。
-
情報表示:
- アミノ酸が追加されると、シミュレーションの下に名前と基本情報(プロパティ、使用)を表示します。
- アミノ酸配列が既知のタンパク質またはペプチドと一致する場合、その名前、説明、および一般的な用途などの詳細情報を表示します。
- 既知のタンパク質を一致させない配列の場合、アミノ酸配列とペプチドに関する一般的な情報を表示し、それが新規または合成ペプチドを表している可能性があることを示しています。
出力
<title> Protein Builderシミュレーション</title> <style> 体 { フォントファミリー:arial、sans-serif; マージン:20px; } #buildercontainer { 幅:1000px; マージン:0 Auto; テキストアライグ:センター; } #AMINOACIDSELECT { 幅:200px; パディング:5px; フォントサイズ:16px; } #addbutton、#RemoveButton { パディング:5px 10px; フォントサイズ:16px; マージン:10px 5px; } #chaindisplay { マージン:20px 0; フォントサイズ:18px; ディスプレイ:Flex; フレックスラップ:nowrap; オーバーフローX:自動; ボーダー:1pxソリッド#ccc; パディング:10px; } .AMINOACID { 位置:相対; 幅:100px; 高さ:150px; マージン:5px; テキストアライグ:センター; } .AMINOACID SVG { 幅:100%; 高さ:100%; } .aalabel { マージントップ:5px; フォントサイズ:14px; } #poteininfo { マージントップ:20px; フォントサイズ:16px; }</style>
完全なコードを見つけるには、ここをクリックしてください。
このコードを実行するには、上記と同じ手順に従ってください。
または、作成したバージョンを直接使用できます。
これは素晴らしいですね!これまで、タンパク質を特定して新しいものを作成するのはとても楽しくて簡単だとは想像できませんでした。
上記のO1実験からの私の観察
この最新のO1モデルは、推論、論理的思考、コーディングの機能に感銘を与えます。しかし、Webブラウジング、ファイルのアップロード、画像の操作など、GPT4Oで利用可能な機能を追加することには大きな進歩が必要です。 O1モデルでこれらの改善が見られるまで、GPT 4Oはまだ一般的なタスクのモデルになります。
OpenaiのO1とO1-Miniの作業についてもっと知りたい場合は、これらの記事を読んでください。
- O1:厳しい問題に答える前に「考える」Openaiの新しいモデル
- O1-MINI:費用効率の高い推論を備えたSTEMのゲームを変えるモデル
結論
上記のO1実験で見た結果に感銘を受けましたが、わずか数時間で3つの異なるストリームに対して3つのシミュレーションを作成できました! O1は、科学が提供しなければならない可能性を実際に経験するためのリソースを持っていない何百万人もの学生を支援する可能性があります。アイデアを持ち、世界にそれを見てほしい人にとっては非常に有益です。
Modelweの現在のバージョンでは、画像やオーディオファイルを追加することはできませんが、それが起こったとき、このマルチモデルティはこのモデルで達成できる可能性をさらに強化します。本当に生成的な未来は私たちを待っています。
Analytics Vidhyaブログにご注目ください。O1の使用について詳しく知りましょう!
よくある質問
Q1。 O1は何ですか?A. Openai O1-応答する前に、より多くの時間を考えることに時間を費やすように設計されたAIモデルの新しいシリーズ。これらのモデルは、科学、コーディング、数学の以前のモデルよりも複雑なタスクを通じて推論し、より困難な問題を解決できます
Q2。 OpenaiのO1モデルはいつ発売されましたか?A. OpenaiのO1モデルは、2024年9月12日に発売されました。
Q3。 O1は画像をモデル化できますか?A.はい、最新のO1モデルは画像を処理できますが、この機能はまだ公開されていません。
Q4。誰もがO1モデルを使用できますか?A.現在、有料メンバーのみがOpenaiのO1モデルを使用できます。
Q5。 OpenaiのO1シリーズはどのように訓練されていますか?A. O1シリーズは大規模な強化学習で訓練されており、一連の思考を使用して推論することができます
以上がOpenaiを使用した3つの実験的な実験&#039; s O1を確認する必要があります-AnalyticsVidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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