ChatGPTは止められない：驚異の新OpenAIストロベリーの詳細と秘密のAIが明らかに！

皆さん、OpenAIのストロベリーに関する新しい情報が明らかになる時が来ました。できるだけ最後まで見ていてください。というのも、動画の前半ではストロベリーに関する最新の詳細をお話しし、後半ではOpenAIの印象的な新しい潜在的フラッグシップモデルについてお話しするからです。いつものように、コメント欄で皆さんの考えをお聞かせください。これからお話しする面白い内容について、では始めましょう。
OpenAIの最新モデルに関する新しい情報が溢れており、オリオンとして知られる極秘プロジェクトに関する興味深い詳細も含まれています。見落とされがちな側面も含め、知っておくべきことすべてを説明します。
The Informationの記事によると、ストロベリーモデルに関する重要な洞察が得られています。OpenAIが追加資金を求める中、複雑な問題の推論に優れた新しいAI製品の発売準備を進めており、現在のAIの能力をはるかに超えるものだと言われています。これはとても興味深いですね。
特に興味深いのは、以前QARと呼ばれていたストロベリーの差し迫った発売です。この発売は、早ければ今年の秋、おそらく11月にChatGPTの基盤の上に構築される可能性があります。ただし、GoogleやAnthropicなどの主要プレイヤーがOpenAIをより早く動かす可能性もあります。
ストロベリーは、現在のチャットボットが苦戦している未知の数学問題に取り組むように設計されています。覚えておいてください。これは技術的な質問だけに限らず、OpenAIが「リーズナー」と呼ぶ複雑な課題に対処するよう訓練されたもので、他のモデルの能力を向上させるものです。リーズナーは、OpenAIが概説したAGIの5つのレベルのうち2番目です。現在、GPT-4oのようなAIでは最初のレベルにいます。
記事ではまた、ストロベリーが処理時間を増やすことで、製品マーケティング戦略に関連するような主観的な質問にも答えられると言及しています。このテストタイムコンピューティングと呼ばれる方法は、モデルがより正確な回答を生成するために追加の時間や異なるアプローチを使用することを示唆しています。
そして皆さん、これは非常に興味深いのですが、ストロベリーは印象的な言語スキルを示しています。OpenAIの従業員が、New York Times Connectionsのような複雑な単語パズル（関連する単語をグループ化する必要があるもの）を解決できることを示しました。Claude 3.5 Sonnetを含む現在のLLMはこのようなタスクに苦戦しています。これは明らかにストロベリーの優れた能力を示しています。
これは重要です。なぜなら、ストロベリーがこれらの複雑なパズルを簡単に解くことができるなら、その推論能力が現在利用可能なものと比べてどれほど進歩しているかを示しているからです。例を見ると、他のモデルが躓く中、ストロベリーはこれらのタスクをはるかに高い精度で処理しているようです。これは、これらのモデルの生の能力を考えると非常に魅力的です。
また、ストロベリーとAIエージェントの関連性についての洞察もあります。記事によると、ストロベリーの発売は、会話型AIの支配権を巡る競争で、資金力のある競合他社に先んじるためのOpenAIの継続的な取り組みの一環です。これは、複数のステップのタスクを処理するように設計されたエージェントとして知られる将来のAI製品に大きな影響を与えます。
基本的に、信頼できるAIエージェントを開発する上での主な障害は、特に複数の行動を含む複雑なタスク中にミスをしないようにすることです。なぜなら、AIが早い段階でミスをすると、プロセス全体が台無しになる可能性があるからです。ちょうどレシピの単純なミスがケーキを台無しにしてしまうように。基本的に、ストロベリーは各ステップが正しく完了することを確保するために必要な信頼性を提供することで、この問題を解決しようとしています。これは明らかに、信頼できるAIエージェントの開発において重要な役割を果たします。
さて、この動画の最もジューシーで興味深い部分、オリオンについて話しましょう。OpenAIの将来の成功は、GPT-4oを超えることを目指す、オリオンというコードネームの新しいフラッグシップモデルの最終的な発売にかかっているようです。GPT-4oは大きなブレイクスルーでしたが、Anthropicのようなライバルがそれ以来追いついており、一部のモデルは現在GPT-4oと同じレベルまたはそれ以上のパフォーマンスを示しています。基本的に、オリオンはGPT-4oの通常のアップグレードではなく、その推論能力の大きな進化を表すものになるでしょう。
これは注目に値するのですが、オリオンは昨年ほのめかされました。Jimmy Applesとして知られるTwitterユーザーが2023年11月に「宇宙を征服しよう ムード:好奇心旺盛なJimmy」というツイートをオリオン座の画像とともに投稿しました。これは当時はランダムに見えたかもしれませんが、このアカウントには数ヶ月前からOpenAIの開発を正確にほのめかしてきた歴史があります。これは、オリオンがしばらくの間開発中だったことを示唆しており、我々は今やっとその最初の詳細が明らかになり始めているのです。
ストロベリーに関しては、GPT-4oとChatGPTを強化するように設計されたチャットボットバージョンが今年リリースされるかどうかはまだ不明です。基本的に、記事で言及されているより小さなバージョン、つまり蒸留版は、フルのストロベリーモデルと同じパフォーマンスを、より効率的でコスト効果の高い形で提供することを目的としています。OpenAIはこの蒸留版をできるだけ強力にし、既存のモデルに統合して、現在利用可能なものを超える推論能力を高めようとしているようです。
ここで、AIの分野でますます一般的になっている蒸留の概念について簡単に説明したいと思います。これは皆さんが持っているかもしれない疑問を解消するためです。Googleのブログによると、ほとんどの微調整された大規模言語モデルは膨大な数のパラメータを詰め込んでおり、これが予測を生成するのにリソースを大量に消費する原因となっています。しかし、これらのパラメータの多くは特定のジョブには必要ありません。
基本的に、蒸留中に起こることは、大規模言語モデルのより小さなバージョンが作成され、より少ないリソースでずっと速く予測を生成するということです。ただし、蒸留されたモデルの予測は、フルモデルからの予測ほど正確ではありません。より多くのパラメータを持つ大規模モデルは通常より良い予測を提供すると指摘されています。
OpenAIはこの蒸留プロセスを利用して、ストロベリーの主要な推論能力の一部をより広い層に提供しようとしているようです。これはGPT-4oの上にリリースされる可能性があり、潜在的にはさらに競争力を高めるかもしれません。
ここで興味深いのは、この文脈でGPT-5が全く言及されていないことです。これは、我々が議論しているものがGPT-5とは全く別のものである可能性を示唆しています。高度なGPT-4o、そしておそらくオリオンを含む様々なモデルをGPT-5に加えて見ることになりそうです。また、オリオンが完全に展開される前に、蒸留がチャットベースの製品で使用される可能性さえあります。これは、トップAI開発者間の競争が激化している状況を考えると理にかなっています。
一つのアイデアは、ストロベリーの強化された推論能力をChatGPTに組み込むことですが、これはより正確だが遅い応答につながるでしょう。モデルがより複雑な質問に取り組む場合、人間と同じように問題を考える時間がより多く必要になるからです。とにかく、GPT-5の明確なリリース日がない状況で、OpenAIがLLM分野でのリードを維持するために、ストロベリーの蒸留版を現在のChatGPTに統合しても驚きません。OpenAIは常にトップに立ちたがることで知られており、このベンチマークは現在最高のモデルがどこにあるかを示す重要な指標として機能します。
ストロベリーは、OpenAIの検索GPTエンジンのような瞬時の応答を必要とするアプリケーションには理想的ではないかもしれませんが、GitHubの非クリティカルなコーディングエラーの修正など、精度が重要なより繊細な使用ケースには最適です。このモデルは遅いですが、はるかに精密で、精度がスピードよりも重要な領域に理想的です。そのため、精度があまり重要でない迅速な応答には、GoogleのFlashやGPT-4o Miniのようなモデルがあります。しかし、より複雑な推論タスクを扱う場合、特にプログラミングやその他の繊細な分野では、精度が優先されます。
そして皆さん、本当に魅力的なのは合成データの言及と、実際にストロベリーには2つのバージョンがあるということです。ストロベリーの大きなバージョン、つまりOpenAIの秘密のモデルは、オリオンのトレーニングデータを生成するために使用されているようです。これの意味するところは明らかに大きいです。基本的に、ストロベリーはOpenAIが新しいモデルのトレーニングに不可欠な高品質の実世界データを十分に得ることの課題を、合成データを生成することで克服するのを助ける可能性があるからです。
この合成データの使用は、特にインターネットからのテキストや画像のような実世界のデータのみに依存する現在のモデルが直面する限界を克服する上で、ゲームチェンジャーになる可能性があります。このため、AIの将来的な制限の一つとして、いわゆる「データの壁」が挙げられることがありますが、実際にはこれは一部で予測されているほど大きな問題ではないかもしれません。
まず、データの壁を回避するのに役立つ合成データがあります。一部の人々は、合成データでトレーニングされたモデルが最終的に劣化する「モデル崩壊」について話していますが、特にデータが高品質のAIモデルや人間によってフィルタリングされる場合、これは大きな懸念ではありません。もう一つの重要な点は、現在利用可能なすべてのデータをまだ使い果たしていないということです。
ここで魅力的なのは、ストロベリーモデルの生のバージョンが、他のAIのトレーニングに使用できる高品質の推論例を生成するのに十分大きいということです。高品質のデータは、モデルが推論タスクで成功し、トップレベルの出力を生成するために不可欠です。ストロベリーがオリオンのトレーニングデータを生成しているという事実は、その推論能力について多くを物語っています。基本的に、次世代のAIモデルの構築を支援しているのです。
ストロベリーの目標の一つは、AIのハルシネーションを減らすこともあります。ストロベリーを使用して高品質のトレーニングデータを生成することで、モデルが通常生成するエラーやハルシネーションの数を減らすことができます。論理パズルを最初の試みで正解するモデルを想像してみてください。トレーニングデータにあいまいさが少ないからです。基本的に、ハルシネーションを減らすことで、高い信頼性が重要なアプリケーションでのAIの採用を大幅に促進する可能性があります。
また、私の注目を引いたのは、OpenAIが国家安全保障官にストロベリーモデルをデモンストレーションしたということです。これは、このモデルがいかに高度であるかを示しています。もしストロベリーがオリオンのような小さなモデルのトレーニングデータを生成し、OpenAIのラインナップの重要な存在と考えられているなら、このモデルが全く新しいレベルにあることは明らかです。未発表の技術を政府関係者にデモンストレーションすることは、特に高度なAIが国家安全保障の懸念事項としてますます重要になる中で、AI開発者の新しい基準を設定する可能性があります。
さて皆さん、まとめましょう。以前QARとして知られていたストロベリーは、改良された推論能力に焦点を当てた新しいAIモデルです。複雑な問題を解決できるだけでなく、オリオンのような他のモデルのトレーニングデータの生成にも使用されており、オリオンは次の主要なリリースになる予定です。GPT-5は直接言及されていませんが、オリオンはGPT-4oの次のステップであり、ストロベリーがその開発において重要な役割を果たしているようです。
OpenAIは明らかにAI分野でのリードを維持するために複数のモデルに取り組んでおり、ストロベリーは推論を磨き、オリオンは次のフラッグシップモデルになりつつあります。ストロベリーの蒸留版がおそらくChatGPTに統合され、生のバージョンが推論に優れているため、OpenAIは現在、競合他社よりもはるかに先を行っているように見えます。彼らが次に何を展開するか見るのが楽しみですね。
さて皆さん、動画を楽しんでいただけたなら、いいねとチャンネル登録をお願いします。本当に感謝します。そして、いつものように次回の動画でお会いしましょう。皆さん、お元気で。