Sam Altman, CEO von OpenAI, gab bekannt, dass das neue Argumentationsmodell am 17. Januar 2025 die o3-Mini-Version von that3 abgeschlossen hat und in einigen Wochen veröffentlicht wird.
Unterschiede zwischen GPT- und O-Modellen
OpenAI, bekannt für ChatGPT, ist ein US-amerikanisches KI-Unternehmen. ChatGPT hat jetzt begonnen, eine Plattform zu sein, die fast jeder kennt und nutzt. GPT-Modelle waren auf das beschränkt, was sie tun können, weil sie ein textbasierteres System verwenden. "o" -Modelle geben realistischere Antworten mit speziellen Argumentationssystemen. "o" -modelle verwenden multimodales system; das heißt text, audio, bild, können mehrere eingänge hochladen und schneller antworten kommentieren. Es zeigt auch großen Erfolg in Bereichen wie Wissenschaft, Mathematik, Kodierung.
Zusammenfassung; Während GPT eine breitere Palette von Anwendungen hat, führen "o" -Modelle Erfolg in Bereichen, die Fachwissen erfordern. Wie wir wissen, hat die Verarbeitung natürlicher Sprache in solchen Anwendungen einen wichtigen Nutzen. Darüber hinaus werden multimodale Systeme in "o" -Modellen verwendet Verarbeitung natürlicher Sprache Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie mit " kombinieren"NLPs Zukunft: 5 kritische Bereiche und Arbeiten"Sie können unseren Artikel lesen."
LLM Wie man den Verstand nimmt?
Modell „o1; Wenn es auf eine Frage antwortet, verhält es sich wie ein Mensch. Beim Führen des menschlichen Geistes kombiniert das Gehirn verschiedene Gedanken und entscheidet aufgrund eines Grundes. "o1" -Modell führt auch den Geist, indem es diese Gedankenketten verwendet. Wie wir es von künstlicher Intelligenz erwarten, nimmt sie Lehren aus Fehlern.
Leistung und Erfolge von o1 Model:
- Matheleistung: Das o1-Modell verließ GPT-4o mit einer Erfolgsquote von (2024) 93% in AIME, einer der schwierigsten Mathematikprüfungen in Amerika, und trat in die ersten 500 im ganzen Land ein.
Erfolge in Wissenschaftsbereichen: o1 hinterließ die Leistung von Experten mit einem Doktorgrad im Vergleich zum harten GPQA-Diamanten in Chemie, Physik und Biologie.Fähigkeit zur Seherkennung: Das o1-Modell war das erste Modell, das mit menschlichen Experten mit 78%,2% Punkten in MMMU-Tests konkurrieren kann.Allgemeine Leistung: o1 hinterließ die neueste Technologie im Vergleich zu vielen Machine Learning (ML) und zeigte eine bessere Leistung als GPT-4o in 54 von 57 MMLU-Unterkategorien.Innovation von OpenAI
Im vergangenen Monat hat OpenAI jeden Tag eine andere Technologie in einer 12-tägigen Serie eingeführt. Am 12. Tag der Serie "o series" teilten sich neue Ausrichtungsstrategien. Sie sagten, dass sie absichtliche Ausrichtungsmethoden in den Modellen von "o" verwenden und realistischere Ergebnisse erzielen. Es ist vorgesehen, nach Kriterien wie wissenschaftliche Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Verständlichkeit geschult zu werden, um das Modell bei der kontrahierten Ausrichtung genauer zu erstellen. Durch die Verwendung der muskulären Ausrichtung wurde OpenAI übertragen, um den Text im Zusammenhang mit der internen Richtlinie zu identifizieren und sicherere Antworten unter Verwendung der Ideenkette (CoT) zu erstellen.
Da moderne LLMs eine schnelle Reaktion erzeugen müssen, kann dies meistens zu einer Schwachstelle führen. Zum Beispiel, wenn man jemandem Ideen gibt, der nach Methoden sucht, um Verbrechen zu verarbeiten. OpenAI versucht, diese Sicherheit mit einer Methode namens "Bewusste Ausrichtung" zu blockieren. Bewusste Ausrichtung (absichtliche Schwellung) ist der Ansatz, dem Modell direkt Sicherheitseigenschaften beizubringen und diese Merkmale zum Zeitpunkt des Interesses bewusst zu erziehen. Dies zielt darauf ab, sichere Reaktionen zu erzeugen, die für bestimmte Bindungen geeignet sind. Andere Ansätze verwenden Sicherheitseigenschaften nur als Trainingslabel und ihre Eigenschaften werden nicht modelliert.
Konsistente Ausrichtung hat die Fähigkeit, komplexe Überlegungen zu den Sicherheitsmerkmalen des Modells zu einem bestimmten Zeitpunkt anzustellen, und ist von dieser Sorgfalt einzigartig. Andere Strategien beschränken sich auf bestimmte Argumentationsmethoden und enthalten keine direkte Argumentation zu Sicherheitsmerkmalen. Infolgedessen sind die o1-Modelle GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet und Gemini 1.5 im Vergleich zu Pro in den meisten Fällen erfolgreich. Die Fähigkeit zu LLM kann die Fehlausrichtung und den Missbrauch erhöhen, wenn sie zunimmt. Zuhause OpenAI, Durch die Verwendung von Ausrichtungstechniken wird festgestellt, dass sie dieses Problem überschreiten.
Was unterscheidet das O3-Modell?
Wir erwähnten oben als "o" Modelle verwenden spezielle Gedankenketten. Diese Denksysteme wurden im "o3"-Modell entwickelt. Somit bietet es überlegene Leistung in Bezug auf Argumentation. Benutzer können bestimmen, wie viel Benutzer bei einem Problem mit drei verschiedenen Modi berücksichtigen sollten: Aufgrund der niedrigen, mittleren und hohen Modi wird die Prozesszeit optimiert. Es bietet auch schnellere Ergebnisse, da die Berechnungsstärke geringer ist. Die menschenorientierte Sicherheits-Compliance mit "o3 mini" wird erhöht. Dank der Funktion der Bereitstellung spezieller Informationen für Kinder bietet es auch Vorteile. Es verwendet eine sicherere Sprache in sensiblen Angelegenheiten. Kurz gesagt, "o3 mini" zielt darauf ab, effektivere und sicherere Ergebnisse mit geringerer Verarbeitungsleistung zu liefern.
Quelle
Sam Altman, CEO von OpenAI, gab bekannt, dass das neue Argumentationsmodell am 17. Januar 2025 die o3-Mini-Version von that3 abgeschlossen hat und in einigen Wochen veröffentlicht wird. Unterschiede zwischen GPT- und O-Modellen OpenAI, bekannt für ChatGPT, ist ein US-amerikanisches KI-Unternehmen. ChatGPT hat jetzt begonnen, eine Plattform zu sein, die fast jeder kennt und nutzt. GPT-Modelle waren auf das beschränkt, was sie tun können, weil sie ein textbasierteres System verwenden. "o" -Modelle geben realistischere Antworten mit speziellen Argumentationssystemen. "o" -modelle verwenden multimodales system; das heißt text, audio, bild, können mehrere eingänge hochladen und schneller antworten kommentieren. Es zeigt auch großen Erfolg in Bereichen wie Wissenschaft, Mathematik, Kodierung. Zusammenfassung; Während GPT eine breitere Palette von Anwendungen hat, führen "o" -Modelle Erfolg in Bereichen, die Fachwissen erfordern. Wie wir wissen, hat die Verarbeitung natürlicher Sprache in solchen Anwendungen einen wichtigen Nutzen. Darüber hinaus werden multimodale Systeme in "o" -Modellen verwendet Verarbeitung natürlicher Sprache Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie mit " kombinieren" NLPs Zukunft: 5 kritische Bereiche und Arbeiten "Sie können unseren Artikel lesen." LLM Wie man den Verstand nimmt? Modell „o1; Wenn es auf eine Frage antwortet, verhält es sich wie ein Mensch. Beim Führen des menschlichen Geistes kombiniert das Gehirn verschiedene Gedanken und entscheidet aufgrund eines Grundes. "o1" -Modell führt auch den Geist, indem es diese Gedankenketten verwendet. Wie wir es von künstlicher Intelligenz erwarten, nimmt sie Lehren aus Fehlern. Leistung und Erfolge von o1 Model: Matheleistung: Das o1-Modell verließ GPT-4o mit einer Erfolgsquote von (2024) 93% in AIME, einer der schwierigsten Mathematikprüfungen in Amerika, und trat in die ersten 500 im ganzen Land ein. Erfolge in Wissenschaftsbereichen: o1 hinterließ die Leistung von Experten mit einem Doktorgrad im Vergleich zum harten GPQA-Diamanten in Chemie, Physik und Biologie. Fähigkeit zur Seherkennung: Das o1-Modell war das erste Modell, das mit menschlichen Experten mit 78%,2% Punkten in MMMU-Tests konkurrieren kann. Allgemeine Leistung: o1 hinterließ die neueste Technologie im Vergleich zu vielen Machine Learning (ML) und zeigte eine bessere Leistung als GPT-4o in 54 von 57 MMLU-Unterkategorien. Innovation von OpenAI Im vergangenen Monat hat OpenAI jeden Tag eine andere Technologie in einer 12-tägigen Serie eingeführt. Am 12. Tag der Serie "o series" teilten sich neue Ausrichtungsstrategien. Sie sagten, dass sie absichtliche Ausrichtungsmethoden in den Modellen von "o" verwenden und realistischere Ergebnisse erzielen. Es ist vorgesehen, nach Kriterien wie wissenschaftliche Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Verständlichkeit geschult zu werden, um das Modell bei der kontrahierten Ausrichtung genauer zu erstellen. Durch die Verwendung der muskulären Ausrichtung wurde OpenAI übertragen, um den Text im Zusammenhang mit der internen Richtlinie zu identifizieren und sicherere Antworten unter Verwendung der Ideenkette (CoT) zu erstellen. Da moderne LLMs eine schnelle Reaktion erzeugen müssen, kann dies meistens zu einer Schwachstelle führen. Zum Beispiel, wenn man jemandem Ideen gibt, der nach Methoden sucht, um Verbrechen zu verarbeiten. OpenAI versucht, diese Sicherheit mit einer Methode namens "Bewusste Ausrichtung" zu blockieren. Bewusste Ausrichtung (absichtliche Schwellung) ist der Ansatz, dem Modell direkt Sicherheitseigenschaften beizubringen und diese Merkmale zum Zeitpunkt des Interesses bewusst zu erziehen. Dies zielt darauf ab, sichere Reaktionen zu erzeugen, die für bestimmte Bindungen geeignet sind. Andere Ansätze verwenden Sicherheitseigenschaften nur als Trainingslabel und ihre Eigenschaften werden nicht modelliert. Konsistente Ausrichtung hat die Fähigkeit, komplexe Überlegungen zu den Sicherheitsmerkmalen des Modells zu einem bestimmten Zeitpunkt anzustellen, und ist von dieser Sorgfalt einzigartig. Andere Strategien beschränken sich auf bestimmte Argumentationsmethoden und enthalten keine direkte Argumentation zu Sicherheitsmerkmalen. Infolgedessen sind die o1-Modelle GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet und Gemini 1.5 im Vergleich zu Pro in den meisten Fällen erfolgreich. Die Fähigkeit zu LLM kann die Fehlausrichtung und den Missbrauch erhöhen, wenn sie zunimmt. Zuhause OpenAI, Durch die Verwendung von Ausrichtungstechniken wird festgestellt, dass sie dieses Problem überschreiten. Was unterscheidet das O3-Modell? Wir erwähnten oben als "o" Modelle verwenden spezielle Gedankenketten. Diese Denksysteme wurden im "o3"-Modell entwickelt. Somit bietet es überlegene Leistung in Bezug auf Argumentation. Benutzer können bestimmen, wie viel Benutzer bei einem Problem mit drei verschiedenen Modi berücksichtigen sollten: Aufgrund der niedrigen, mittleren und hohen Modi wird die Prozesszeit optimiert. Es bietet auch schnellere Ergebnisse, da die Berech
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