o1 から o3 へ: OpenAI が AI における複雑な推論をどのように再定義しているか

ジェネレーティブ AI は、AI に何ができると信じられているかを再定義しました。単純な反復タスクのツールとして始まったものが、今では私たちが直面する最も困難な問題のいくつかを解決しています。OpenAI はこの変化に大きな役割を果たし、ChatGPT システムで先導してきました。ChatGPT の初期バージョンでは、AI が人間のような会話をする方法を示しました。この機能は、ジェネレーティブ AI で何ができるかを垣間見ることができます。時間の経過とともに、このシステムは単純な対話を超えて、推論、批判的思考、問題解決を必要とする課題に取り組むようになりました。この記事では、OpenAI が ChatGPT を会話ツールから推論して問題を解決できるシステムへとどのように変えたかについて説明します。

o1: 本当の推論への最初の飛躍

OpenAI の推論への第一歩は、1 年 2024 月の o1 のリリースでした。oXNUMX 以前の GPT モデルは、テキストの理解と生成は得意でしたが、構造化された推論を必要とするタスクには苦労していました。 o1はそれを変更しました論理的なタスクに焦点を当て、複雑な問題をより小さく管理しやすいステップに分割するように設計されています。

o1 は推論チェーンと呼ばれる手法を使用してこれを実現しました。この手法により、モデルは数学、科学、プログラミングなどの複雑な問題を、解決しやすい部分に分割して取り組むことができました。このアプローチにより、o1 は GPT-4o などの以前のバージョンよりもはるかに正確になりました。たとえば、高度な数学の問題でテストすると、o1 は問題の 83% を解決しましたが、GPT-4o は 13% しか解決しませんでした。

o1の成功は推論チェーンだけによるものではない。OpenAIはモデルのトレーニング方法も改善した。彼らは数学と科学に重点を置いたカスタムデータセットを使用し、大規模な 強化学習。 これにより、解決に複数のステップを必要とするタスクを処理できるようになりました。推論に費やされる追加の計算時間は、以前のモデルでは実現できなかった精度を達成するための重要な要素であることが判明しました。

o3: 推論を次のレベルへ

o1の成功を基に、OpenAIは現在 o3を起動しました. 「12 日間の OpenAI” イベントでは、このモデルはより革新的なツールと新しい機能により AI 推論を次のレベルに引き上げます。

o3 の重要なアップグレードの 3 つは、適応能力です。特定の基準に照らして回答をチェックし、正確性を確認できるようになりました。この機能により、特に精度が重要な複雑なタスクでは、oXNUMX の信頼性が高まります。これは、間違いの可能性を減らす組み込みの品質チェックのようなものだと考えてください。欠点は、回答にたどり着くまでに少し時間がかかることです。推論を使用しないモデルと比較すると、問題を解決するのに数秒、場合によっては数分余分にかかる場合があります。

o1と同様に、o3は答える前に「考える」ように訓練されました。この訓練により、o3は 思考連鎖推論 強化学習を使用します。OpenAI はこのアプローチを「プライベート思考連鎖」と呼んでいます。これにより、o3 は問題を分解し、段階的に考えることができます。o3 にプロンプ​​トが与えられても、答えを急ぐことはありません。関連するアイデアを検討し、その理由を説明するのに時間がかかります。その後、oXNUMX は思いつく限りの最良の回答を要約します。

o3 のもう 3 つの便利な機能は、推論に費やす時間を調整できることです。タスクが単純な場合、oXNUMX はすばやく処理できます。ただし、より複雑な課題の場合は、より多くの計算リソースを使用して精度を向上させることができます。この柔軟性は、ユーザーがタスクに基づいてモデルのパフォーマンスを制御できるため、非常に重要です。

初期のテストでは、o3は大きな可能性を示しました。 ARC-AGIベンチマークは、新しい未知のタスクで AI をテストするテストで、o3 は 87.5% のスコアを獲得しました。このパフォーマンスは優れた結果ですが、モデルが改善できる領域も指摘されています。コーディングや高度な数学な​​どのタスクでは優れたパフォーマンスを発揮しましたが、より単純な問題では時々問題が発生することがありました。 

o3は汎用人工知能（AGI）を実現したか

o3は推論能力と適応能力をテストするベンチマークであるARCチャレンジで高得点を獲得し、AIの推論能力を大幅に向上させましたが、それでも人間レベルの知能には及ばない。ARCチャレンジの主催者は 明確化 o3のパフォーマンスは重要なマイルストーンを達成したが、それは単なる一歩に過ぎない。 AGI 最終的な成果ではありません。 o3 は新しいタスクに驚くほどうまく適応できますが、人間には簡単にできる単純なタスクにはまだ苦労しています。これは、現在の AI と人間の思考のギャップを示しています。人間はさまざまな状況に知識を適用できますが、AI はそのようなレベルの一般化にまだ苦労しています。したがって、O3 は注目すべき開発ですが、AGI に必要な普遍的な問題解決能力はまだ備えていません。AGI は将来の目標のままです。

前方の道路

o3 の進歩は AI にとって大きな瞬間です。コーディングから高度な推論タスクまで、より複雑な問題を解決できるようになりました。AI は AGI の考え方に近づいており、その可能性は計り知れません。しかし、この進歩には責任が伴います。私たちはどのように前進するかを慎重に考える必要があります。AI にさらなる機能を求めることと、AI の安全性と拡張性を確保することの間にはバランスが必要です。

o3 はまだ課題に直面しています。o3 の最大の課題の 3 つは、大量の計算能力が必要になることです。oXNUMX のようなモデルを実行するにはかなりのリソースが必要であり、このテクノロジの拡張が困難になり、広範な使用が制限されます。これらのモデルをより効率的にすることは、その潜在能力を最大限に発揮できるようにする鍵となります。安全性も主要な懸念事項です。AI の能力が高まれば高まるほど、意図しない結果や誤用のリスクが高まります。OpenAI はすでに、「熟慮された調整これらは、倫理原則に従ってモデルの意思決定を導くのに役立ちます。ただし、AI が進歩するにつれて、これらの対策も進化する必要があります。
他の会社のような グーグル および ディープシークも同様の推論タスクを処理できる AI モデルの開発に取り組んでいます。これらの企業も、高コスト、スケーラビリティ、安全性といった同様の課題に直面しています。

AI の将来は大きな期待が寄せられていますが、依然としてハードルは存在します。テクノロジーは転換期にあり、効率、安全性、アクセシビリティなどの問題にどう対処するかによって、AI の行く末が決まります。今は刺激的な時期ですが、AI がその可能性を最大限に発揮できるようにするには、慎重な検討が必要です。

ボトムライン

OpenAIがo1からo3に移行したことは、AIが推論と問題解決においてどれほど進歩したかを示しています。これらのモデルは、単純なタスクの処理から、高度な数学やコーディングといったより複雑なタスクへの取り組みへと進化しました。o3は適応能力の高さで際立っていますが、まだ汎用人工知能（AGI）のレベルには達していません。多くのタスクを処理できる一方で、一部の基本的なタスクには依然として苦戦しており、多くの計算能力を必要とします。

AI の未来は明るいですが、課題もあります。効率、スケーラビリティ、安全性に注意を払う必要があります。AI は目覚ましい進歩を遂げていますが、やるべきことはまだたくさんあります。OpenAI の o3 での進歩は大きな前進ですが、AGI はまだ実現の途上です。これらの課題にどのように対処するかによって、AI の未来が決まります。