OpenAIの新モデルo1のプロンプトガイド

2024年9月18日 10:30

本記事については生成AIを活用して生成された記事となります。
解説内容の正確性については読者ご自身でご確認いただきますようお願いいたします。

本記事はHow to prompt on OpenAI's new o1 modelsの解説記事となります。

OpenAIの最新モデルファミリーであるo1は、以前のモデルよりも推論力が強化されており、GPT-4やGPT-4oと比較してプロンプトの使い方が異なる点が特徴です。この記事では、どのように新しいo1モデルにプロンプトを与えるべきか、その重要なポイントについて詳しく解説します。

OpenAIのo1モデルとは？

o1モデルは、従来のモデルよりも高度な推論能力を持ち、これまでのプロンプトエンジニアリング手法が通用しにくい場合があります。従来のモデルでは詳細な指示や長いコンテキストを提供することが推奨されていましたが、o1ではシンプルかつ直接的なプロンプトが効果的とされています。

o1モデルでは、複雑な指示やガイドは避け、シンプルで分かりやすいプロンプトが推奨されています。複雑な説明や「思考の鎖（chain of thought）」のようなプロンプトは、モデルのパフォーマンスを低下させる可能性があるため注意が必要です。

o1モデルを使ってリトリーバル強化生成（RAG）タスクを行う際、コンテキストや追加文書を与えすぎると、モデルの応答が複雑化してしまう可能性があります。そのため、最小限のコンテキストを提供することが推奨されています。

o1モデルは、与えられた情報をもとに自ら問題を解決する力を持っています。したがって、問題解決に必要な手順をすべて指示する必要はなく、モデルが自発的に「考える」ことを活用するのがポイントです。

Googleの「Prompt Poet」など、他のAI開発者も新しいプロンプト作成ツールをリリースしています。これらのツールは、外部データソースを統合し、より関連性の高い応答を生成することができ、プロンプトエンジニアリングは今後も成長するスキルであるとされています。

ペンシルバニア大学の教授Ethan Mollickは、o1モデルが計画を必要とするタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮すると述べており、このモデルは特に高度な推論を伴う問題解決に適していると報告しています。

OpenAIの新しいo1モデルは、推論力の向上により、従来のプロンプトエンジニアリング手法から大きく変わっています。プロンプトはシンプルかつ明確にし、モデルの自己推論力を活用することが重要です。o1はまだ新しいため、今後の利用者による最適な使い方の発見が期待されています。