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12 Days of OpenAI: Day1のまとめ

Day1をまとめましょう。

リアルタイム視聴時の動画は非公開となり、冒頭の動画をカットした版が公開されております(下の動画)


概要

OpenAIが「12 Days of OpenAI」と題し、12日間にわたり新しい機能やモデルのデモを行う企画の初日の内容。


発表された内容

  1. 新モデル「o1」

    • 性能向上:

      • GPT-4.0やo1-preview版と比較し、賢く、速く、マルチモーダル(テキストと画像を扱える)対応。

      • 高精度な応答を提供、ヒューマンエラー率34%削減、応答速度50%向上。

    • ユースケース:

      • 数学、プログラミング、科学的問題において大きな成果。

      • 日常的な使用でも高速で高精度な応答を実現。

    • 特徴:

      • 「考えてから回答する」仕組みを採用。

      • マルチモーダル入力に対応し、画像や曖昧な質問にも効果的に対処可能。

  2. ChatGPT Proの新ティア

    • 概要:

      • 月額$200で提供される新しいサブスクリプション。

      • o1モデル、音声機能(Advanced Voice)、o1 Pro Modeを無制限で利用可能。

    • o1 Pro Mode:

      • 難解な問題に対して追加計算資源を使用して深く考えさせる機能。

      • 信頼性が向上し、最も高度な科学・数学の問題にも対応可能。

  3. デモンストレーション

    1. o1の速さと精度のデモ

      • 質問例: 「2世紀のローマ皇帝をリストアップし、彼らの治世や業績について教えてください。」

      • 比較実験:

        • 左: o1モデル

        • 右: o1-preview版

      • 結果:

        • o1モデルは約14秒で正確な応答を生成。

        • o1-preview版は約33秒かかった上、答えに不正確さが含まれることが多い。

      • ポイント:

        • o1モデルは処理速度が向上し、複雑な情報も的確にまとめられる。

        • 人間評価では、o1モデルが誤答率を34%削減し、応答速度が50%向上した。

    2. マルチモーダル(画像とテキストの組み合わせ)のデモ

      • 課題例: 宇宙空間のデータセンター設計

        • 手書きの簡易スケッチ(画像)をアップロードし、設計に必要な要件を分析。

        • 問題内容: 1ギガワットのデータセンターを冷却するために必要な放熱パネルの面積を計算。

      • o1モデルの対応:

        • 手書き画像から「1GW(ギガワット)」というパラメータを正確に読み取り。

        • 宇宙空間特有の条件(例: 空冷や水冷が使えず、放熱パネルが必要)を考慮。

        • 不足する条件(放熱パネルの温度)を認識し、適切な仮定(温度範囲)を設定。

      • 結果:

        • 必要な放熱パネル面積を2.42百万平方メートル(サンフランシスコの土地面積の約2%)と計算。

        • 計算プロセスは簡潔かつ理論的な仮定で構成されており、信頼性が高い。

    3. Pro Modeの活用例

      • 課題例: 化学的なタンパク質設計問題

        • 条件: 6つの具体的な基準を満たすタンパク質を見つける。

      • o1 Pro Modeの対応:

        • 基準が明確な答えを導かない(複数の候補が考えられる)ため、モデルはすべての候補を評価。

        • 各条件を満たすかどうかを1つ1つチェックし、最適な答えを選定。

      • 結果:

        • 問題を53秒で解決。o1-preview版では正解率が低かった問題も解決可能。

      • ポイント:

        • Pro Modeでは、追加計算リソースを活用し、より深い推論が可能。

  4. 今後の展開

    • 開発者向け:

      • API対応を進め、構造化出力、関数呼び出し、画像理解機能などを追加予定。

      • 開発者向け新機能の発表を今後も予定。

  5. ユーモアの共有

    • サンタと「Reindeer Enforcement Learning(トナカイ強化学習)」に関するジョークで締めくくられた。


まとめ

o1モデルとChatGPT Proが、技術者や科学者だけでなく、日常利用者にとっても大幅な改善をもたらすことが強調された。今後の新機能や改善も期待される。

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