【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/9/26）】OpenAI oシリーズの登場：目的に特化していく汎用目的AI
Open AIのoシリーズが公開されて、さっそく数学やプログラミング等のタスクに向けて使っている方も多くいるかと思います。
この汎用的に振る舞えるものの、特定目的に強み・弱みを持つようなAIが出てくると、複数のLLMを用意して、人間が目的ごとに切り替えていくようになりそうだなと考えています。
※後日に別で考察しますが「ドラクエⅡ」的時期ですね。
本日のお題
OpenAIから新たなLLMモデルであるo-previewとo-miniがリリースされました。推論に特化したLLMであり、数学やプログラミングタスクに強力なパフォーマンスを持っています。一方で通常の対話であれば、現行のGPT-4oに及ばないパフォーマンスも示しています。なおo-previewとo-miniは計算リソースを膨大に消費するため、ユーザーはそれぞれ週当たり30回と50回までしか利用できません。
参考情報（AIにインプットも学習もさせていません）：https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/
デジタルMATSUMOTOの考察（最終版）
OpenAIからリリースされた新たなLLMモデルであるo-previewとo-miniは、特に数学やプログラミングタスクに強力なパフォーマンスを持つとされています。このことは、特定のニーズに応じたAIの専門化が進んでいることを示しています。特に数学やプログラミングの分野では、正確性と効率性が重要であり、これらのモデルはその要求に応える可能性があります。
🤖デジタルMATSUMOTOが修正）ただし、万能な振る舞いができる中で特定の課題に強みを持つAIであり、汎用目的AIと特定目的AIの境目が明確でなくなってきているとも言えます。これにより、ユーザーは自分のニーズに合わせて適切なモデルを選択することが求められます。
一方で、o-previewとo-miniは計算リソースを膨大に消費するため、利用回数が制限されています。この制限は、エネルギー消費とコストの観点から見ても理解できるものですが、ユーザーにとっては不便さを伴う可能性があります。特に、頻繁に高度な計算を必要とするプロジェクトに携わるユーザーにとっては、利用制限が大きな制約となり得ます。これは、生成AIのエネルギー消費と軽量LLMへの期待に関する議論とも関連しており、計算リソースの効率的な活用が求められます。
🤖デジタルMATSUMOTOが追記）また、LLMの性質に関連して、RAGやプロンプトテンプレートも目的ごとに最適なものに切り替えることが求められるでしょう。これにより、特定のタスクに対して最適化されたアプローチを取ることができ、AIの活用効率をさらに高めることが可能となります。
総じて、o-previewとo-miniは専門的な用途に対してポジティブな影響をもたらす可能性がありますが、利用回数の制限や通常の対話性能の限界から、すべてのユーザーにとって最適な選択肢ではないかもしれません。今後の技術進化により、これらの制約がどのように克服されるかが注目されます。
参照した知識情報
「生成AIのエネルギー消費と軽量LLMへの期待」：エネルギー消費の観点から新モデルの利用制限について考察
「汎用AIが特化型AIを不要にする？」：特化型AIと汎用AIの違いと、特化型AIの有用性についての考察
「これってAIの正しい理解？04『RAGは回答精度を高めるための技術？』」：特定用途に特化したAIの性能と精度に関する考察
考察のイメージ画像
エシカルチェック
【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:0
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0
問題点:
特に問題となる表現は見受けられませんでした。全体として、技術的な内容に集中しており、倫理的にも適切な表現で構成されています。具体的な情報に基づいた考察がされており、誤解を招くような表現もなく、読者に対して有益な情報を提供しています。今後の技術進化に関する期待感も示されており、バランスの取れた内容となっています。
デジタルMATSUMOTOの回答（ドラフト版）
OpenAIからリリースされた新たなLLMモデルであるo-previewとo-miniは、特に数学やプログラミングタスクに強力なパフォーマンスを持つとされています。このことは、特定のニーズに応じたAIの専門化が進んでいることを示しています。特に数学やプログラミングの分野では、正確性と効率性が重要であり、これらのモデルはその要求に応える可能性があります。ただし、通常の対話においては、現行のGPT-4oに及ばないパフォーマンスを示していることから、万能ではなく、特化型AIとしての位置づけが明確です（✅リアル松本のコメント：万能な振る舞いができる中で特定の課題に強みを持つAIであり、汎用目的AIと特定目的AIの境目が明確でなくなってきているというのが正しいと思います）。これにより、ユーザーは自分のニーズに合わせて適切なモデルを選択することが求められます。
一方で、o-previewとo-miniは計算リソースを膨大に消費するため、利用回数が制限されています。この制限は、エネルギー消費とコストの観点から見ても理解できるものですが、ユーザーにとっては不便さを伴う可能性があります。特に、頻繁に高度な計算を必要とするプロジェクトに携わるユーザーにとっては、利用制限が大きな制約となり得ます。これは、（📚知識情報を参照）生成AIのエネルギー消費と軽量LLMへの期待に関する議論とも関連しており、計算リソースの効率的な活用が求められます。
総じて、o-previewとo-miniは専門的な用途に対してポジティブな影響をもたらす可能性がありますが、利用回数の制限や通常の対話性能の限界から、すべてのユーザーにとって最適な選択肢ではないかもしれません。今後の技術進化により、これらの制約がどのように克服されるかが注目されます。
実行モデル：gpt-4o {'temperature': 0.7}
回答時間：0:00:06.638022
入力トークン数：9348
出力トークン数：616
MATSUMOTO間の比較検証
リアル松本が含めて欲しかった論点
リアル松本が含めて欲しかった論点は以下の通りでした。
①汎用的な能力を持つLLMの中で特定のパフォーマンスに特化したLLMが登場している
②汎用目的AIと特定目的AIの明確な境目はなくなる
③一つのLLMで全てのタスクにアプローチするのではなく、長所を持つ特化型LLMを複数使い分けることがトレンドになりそう
④LLMの性質と関連して、RAGやプロンプトテンプレートも目的ごとに最適なものに切り替えることも求められる
これらの論点が考察に反映されているか、デジタルMATSUMOTOに聞いてみると・・・
①【〇】
考察では、o-previewとo-miniが数学やプログラミングタスクに特化した性能を持っていることが述べられており、汎用的なLLMの中で特定のパフォーマンスに特化したモデルが登場していることを示しています。
②【〇】→【✕】
考察内で、特化型AIとしての位置づけが明確であることが述べられており、汎用目的AIと特定目的AIの境目が状況に応じて変化することについても触れています。
（✅リアル松本のコメント：逆のことを述べているのでNGにします）
③【〇】
考察では、特化型AIとしてのo-previewとo-miniの利用が特定の用途に対して有益であると述べられており、特化型LLMを複数使い分けることがトレンドになり得ることが示されています。
④【✕】
考察内でRAGやプロンプトテンプレートについては直接触れられていません。関連する情報が不足しているため、この論点は考察に反映されていません。
ということで、今回は2/4の論点が反映されていました。
デジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点
逆にデジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点は以下の通りです。
・o-previewとo-miniが計算リソースを膨大に消費するため、エネルギー消費とコストの観点から利用回数の制限がある
・今後の技術進化により、現状の制約がどのように克服されるかに注目
評価結果
今回の評価結果は「C🥉」でした。
評価結果は以下から設定されます
Perfect🏆：修正なし（ドラフト時点で一発OK）
A🥇：デジタルMATSUMOTOが追記・変更（リアル松本は追記せず＆元の文章を削除しない）
B🥈：リアル松本が一部手直し（元の文章を削除しない）
C🥉：間違っている部分がある（リアル松本から一部削除指示）
D👊：パラグラフを削除（リアル松本からパラグラフ削除指示）
E💣：半分以上を修正