- o1シリーズは以前の先行モデルとは異なり、人間の思考を模倣するために訓練されており、応答を生成する前に入力を分析する時間をより多く費やす。
- 現在のモデルは、OpenAIのマルチモーダルモデルではなく、テキストのみを扱うことができる。
- OpenAIのプロモーションビデオによると、o1は、以前のモデルが複雑な要件のために苦労した「Squirrel Finder」というシンプルなゲームのコード生成に成功した。このゲームデザインには、キャラクターの移動、オブジェクトの出現、衝突検出、勝利条件が含まれていた。
- Codeforcesのコーディングコンペティションでは、o1モデルが89パーセンタイルにランクインした。
- OpenAIによると、o1のアップデートは、物理学、化学、生物学のベンチマークでPh.D.学生と同等のパフォーマンスを発揮する。同社は、o1が数学において強い能力を示し、国際数学オリンピアードの予選試験で83%の成功率を達成したと述べている。一方、GPT-4は同じベンチマークで13%を記録している。
- 本日、GoogleのDataGemmaがリリースされ、大規模言語モデルの「幻覚」の問題に取り組むために設計された一連のオープンモデルが公開された。DataGemmaは、GoogleのData Commonsリポジトリを活用して、現実世界の統計データに基づいてLLMを裏付け、より正確なAI生成コンテンツをサポートしている。
この記事では、新しいo1シリーズが人間の思考を模倣するために訓練され、入力をより詳細に分析してから応答を生成することに焦点が置かれています。o1はテキストのみを扱い、複雑な要件を持つゲームのコード生成や数学の問題で高い性能を示しています。また、GoogleのDataGemmaも大規模言語モデルの精度向上に取り組んでおり、実世界の統計データを活用してAI生成コンテンツの正確性を向上させる取り組みが行われています。