o1 および o1-mini として知られる新しいモデルは、複雑なタスクについて推論することができ、以前のモデルよりも科学、コーディング、数学のより難しい問題を解決することができます。

OpenAIは、o1モデルが9月12日からChatGPTとそのアプリケーションプログラミングインターフェース（API）に統合されると発表した。

同社によれば、o1モデルは国際数学オリンピックの予選ラウンドで問題を解く際に最大83％の精度率を達成しており、これは従来のGPT-4oモデルの13％と比べて大幅に向上しているという。

数学を超えて、o1 モデルは競技プログラミング問題を解く際のパフォーマンスも向上させ、科学テストでは博士レベルの科学者の精度を上回りました。

o1 モデルがこの成功を達成するのに貢献した主な要因の 1 つは、「思考の連鎖」手法の適用でした。これは、モデルが複雑な問題をより小さな論理的なステップに分解できるようにする方法です。

研究者によると、この技術を使用すると、難しい問題に直面したときの AI モデルのパフォーマンスが向上するとのこと。

特に、OpenAI はこのプロセスを自動化し、o1 のような AI モデルがユーザーからの指示なしに問題を分析できるようにしました。

「これらのモデルは、人間と同じように、反応する前により多くの時間をかけて考えるように訓練されました。訓練を通じて、モデルは推論プロセスを洗練させ、様々な戦略を試し、間違いを認識することを学びます」とOpenAIは述べています。