要約:
- OpenAIは、o3-miniという推論モデルをリリースしました。このモデルは前モデルよりも速く、安価で正確です。
- LLMの進歩はこれまで主に言語に焦点を当ててきましたが、o3-miniは複雑な推論の領域に進出しました。
- 推論モデルは、問題をステップバイステップで処理する「思考の連鎖」技術を使用しており、o3-miniはo1-miniよりも24%速く回答します。
- 推論モデルは複雑な問題の解決に最も効果的であり、数学のPhDレベルの問題などに活用できます。
- OpenAIのo3-miniは、入力トークン1百万個あたり1.10ドルで実行できますが、そのランニングコストはGPT-4o miniの約7倍です。
- DeepSeekの推論モデルは、o3-miniよりも半額の0.55ドルで1百万個の入力トークンを実行します。
- 推論モデルは新しい安全上の課題を提起しますが、o3-miniは前のモデルよりも中程度のリスクがあり、AI研究の加速に大きな潜在能力を持つと言われています。
感想:
OpenAIの新しい推論モデルであるo3-miniは、速さと正確性の向上に成功しています。しかし、ランニングコストがまだ高いため、競合他社からのプレッシャーも受けているようです。また、推論モデルの安全性に関する懸念もあり、これらのモデルの発展にはさらなる課題が待ち受けているようです。