OpenAI が推論モデルo1とo1-miniを導入したことは、人工知能の分野における大きな進歩を示しています。これらのモデルは推論能力の向上を示し、さまざまな分野で新たな基準を確立しています。
o1 と o1-mini は複雑な問題に効果的に対処し、微妙な決定を下すことができるため、明確で実用的な対応が可能になります。この革新的なアプローチにより、これらのモデルは多くの分野で貴重なツールとして位置付けられています。
o1-preview モデルとは何ですか?
以前はStrawberryと呼ばれていたo1モデルは、異なるアルゴリズムとトレーニングデータセットを採用しているため、OpenAIの従来のGPTモデルとは大きく異なります。数学、科学、ソフトウェア開発などの分野における複雑な課題に対処することを約束して開始されたo1は、無数の潜在的なアプリケーションを提供します。たとえば、
- ヘルスケア研究者は、細胞配列データに注釈を付ける際にこれを活用できます。
- 物理学者はこれを利用して量子光学の複雑な数式を開発するかもしれません。
- 開発者はこれを使用して複雑なワークフローを構築および管理できます。
注目すべきことに、o1 は国際数学オリンピック(IMO)で83%という素晴らしいスコアを達成するなど、優れた推論能力を発揮しました。これは、わずか13%しか獲得できなかったGPT-4oとは対照的です。
OpenAI は o1 モデルを補完するものとして、コーディングに最適化された、より合理化されコスト効率の高いバージョンであるo1-miniも発表しました。o1 は広範なタスクの処理に優れていますが、o1-mini はコード補完に優れています。ただし、より深い知識を必要とするより広範なアプリケーションの場合、o1 は依然として優れた選択肢です。
o1 は進歩しているものの、特定のタスクでは GPT-4o に比べて実用性に欠ける制限があります。インターネット閲覧機能、データ分析ツール、画像やファイルのアップロード機能がありません。さらに、メモリやカスタム命令がなく、音声利用もサポートされていません。
ニッチ市場に焦点を当てているため、当初は o1 モデルの調査をためらっていました。特定の用途に馴染みのない人にとっては、威圧的に見えるかもしれません。しかし、好奇心が刺激されて、o1 が幅広いユーザーにどのような独自のメリットを提供できるかを調べてみることにしました。
第一印象
初めて o1 に出会ったとき、その機能に間違いなく感銘を受けました。しかし、それが提供するソリューションよりもさらに際立っているのは、その推論プロセスです。ユーザーは、それがどのように結論に到達するかを観察できるため、透明性が向上します。
とはいえ、OpenAI の観察は真実です。o1 は難しいタスクに優れていますが、これはすべてのタイプの問い合わせに優れていることを意味するものではありません。Sam Altmanが明確に述べたように、o1 には、長期間使用すると明らかになる顕著な制限があります。「o1 にはまだ欠陥があり、制限があり、初めて使用したときは、より多くの時間を費やした後よりも印象的です。」この意見は、私の経験と共鳴しました。
論理的思考
パフォーマンスを測定するために、私は一連の謎を o1 に提示し、単純な論理的な質問からテストを開始しました。
最初の謎（簡単だと考えられている）に対して、o1 は正解を出すのに約22 秒かかりました。対照的に、 GPT-4oとGPT-4o-mini は正確な回答を瞬時に出しました。この傾向はその後の謎でも続き、o1 の処理時間は変化しましたが、精度は他のものと同等であったことを示しています。
次に、次のプロンプトで o1 と GPT-4o の両方に挑戦しました。Here we have a book, 9 eggs, a laptop, a bottle, and a nail. Please tell me how to stack them onto each other in a stable manner.
特に実用的ではありませんが、o1 は論理的な配置を提供しました。
Book (base)
9 Eggs (arranged in a 3x3 grid)
Laptop
Bottle
Nail逆に、GPT-4o は次のスタックを提案しました。
Book (base)
Laptop
Bottle
Eggs - To put them in a carton (which isn't available) or arrange them in a pyramid
Nailこの調査により、質問が複雑になるにつれて、O1 の問題推論能力によって、より微妙な解決策が生み出されることが示されました。これは、現実の論理的難問に対する貴重なブレインストーミング パートナーとして役立ちます。
ライティングヘルプとフィードバック
逆に、メールや課題の下書き作成などの基本的なライティング支援に o1 を使用すると、期待外れになる可能性があります。o1 は GPT-4o よりも遅くなる傾向があり、出力に大きな違いはありません。
ある例では、o1 はクエリの処理に数分かかり、最終的にエラーになりました。しかし、その透明な推論プロセスにより、o1 が効果的な解決策から逸脱し、誤った回答ではなく沈黙を選択したことがわかりました。これは幻覚が軽減されたことを示しています。
勇気づけられた私は、自分の文章に対するフィードバックを o1 に求めました。ChatGPT での過去の経験から、自分の個人的な意見が薄れてしまう傾向があることがわかりました。そのため、私は違う結果を期待しながら、慎重に o1 にアプローチしました。
最終的に、o1 によって生成されたフィードバックは GPT-4o のフィードバックを反映しました。応答は遅くて長かったものの、GPT-4o で意味のある分析を実現するには、追加のプロンプトのみが必要であることがわかりました。ただし、スクリプトの作成や創造的なアイデアの生成が必要な場合は、GPT-4o が時々失敗することがありますが、o1 はプロンプトを徹底的に調べることで、より優れた理解力を示しました。
分析、戦略、計画
STEM アプリケーション以外にも、o1 の推論能力は戦略、計画、研究などの分野で優れています。問題解決への系統的なアプローチにより、複数の変数を考慮する必要がある状況で特に優れています。
私は個人的な健康問題に取り組むために o1 を利用しましたが、その微妙な視点から、これまで見落としていた洞察が得られました。これは、健康問題やコンテンツ戦略に適用するかどうかにかかわらず、o1 の多面的な分析の可能性を実証しました。
さらに、o1 は研究プロセスを補完し、最小限のプロンプトでさまざまな角度からの探索を可能にします。
o1はあなたにぴったりですか?
o1 の機能を調べてみると、これが自分のニーズに適したモデルかどうか疑問に思うかもしれません。まず、使用上の制限について考えてみましょう。o1-preview では1 週間あたり 50 件のメッセージしか送信できませんが、o1-mini では1 日あたり 50 件のメッセージしか送信できません。さらに、o1 モデルにはサブスクリプションが必要ですが、GPT-4o では無料使用オプションがいくつか用意されています。
大量のリソースを消費することで知られる o1 の使用による環境への影響を考慮することは、特に o1 と GPT-4o のパフォーマンスの違いが最小限である場合に重要です。ただし、複雑なロジック、戦略的分析、または多面的な評価を伴うタスクの場合、o1 の方が有利になる可能性があります。
まとめると、ChatGPT o1 に移行する時期が来たのでしょうか? 必ずしもそうではありません。少なくとも普遍的ではありません。o1 は推論タスクにとって大きな飛躍を表していますが、その制限と特定の焦点により、STEM の専門家や複雑な戦略的洞察を求める人々に適しています。日常的なユーザーにとって、GPT-4o はより汎用性の高いオプションとしての地位を維持しています。ただし、AI 推論の将来に興味がある人にとっては、o1-preview は確かに調査する価値がありますが、まだ好みのモデルに取って代わるものではないかもしれません。
コメントを残す