OpenAI a avansat în domeniul inteligenței artificiale cu noul său model, OpenAI-o1, anunțat astăzi, care poate raționa logic prin probleme complexe fără a avea nevoie să se extindă precum predecesorul său, GPT-4. Spre deosebire de modelele mari de limbaj tipice (LLM) care oferă răspunsuri într-un singur pas, OpenAI-o1 se angajează în raționament în mai mulți pași, determinând răspunsurile într-un mod mai asemănător cu cel uman. Mira Murati, directorul tehnologic al OpenAI, a subliniat această schimbare de metodologie, afirmând că OpenAI-o1 excelează în rezolvarea sarcinilor complexe de raționament cu care modelele actuale, inclusiv GPT-4o, se confruntă. Deși OpenAI dezvoltă GPT-5 pentru a fi mai mare decât GPT-4o, ei plănuiesc să integreze capacitățile de raționament prezentate în OpenAI-o1. Acest nou model folosește învățarea prin întărire pentru a-și îmbunătăți capacitatea de raționament, oferind feedback asupra răspunsurilor sale pentru a-și rafina abordarea. Mark Chen, vicepreședintele de cercetare al OpenAI, a demonstrat capacitatea modelului rezolvând probleme avansate de chimie și matematică complexă pe care modelele anterioare nu le puteau gestiona. OpenAI-o1 a demonstrat o îmbunătățire semnificativă față de GPT-4o, în special în diverse subiecte, atingând o precizie de 83% la American Invitational Mathematics Examination, comparativ cu 12% ale GPT-4o.

Cu toate acestea, OpenAI-o1 este mai lent și îi lipsesc funcții precum căutarea pe web și capacitățile multi-modale, cum ar fi interpretarea imaginilor sau a sunetelor. Împingerea pentru a îmbunătăți raționamentul în LLM-uri este o temă prevalentă în cercetarea AI, cu competitori precum Google urmărind direcții similare. Metodologia OpenAI reprezintă un salt mai larg spre raționament generalizat, în timp ce experții subliniază importanța înțelegerii modului în care aceste modele derivă soluțiile lor, având în vedere impactul lor potențial asupra luării deciziilor. Murati a menționat că OpenAI-o1 demonstrează, de asemenea, o aliniere îmbunătățită cu standardele etice, deoarece poate raționa asupra implicațiilor acțiunilor sale, reducând rezultatele dăunătoare. Expertul în AI Oren Etzioni subliniază necesitatea ca LLM-urile să se angajeze în rezolvarea problemelor în mai mulți pași, deoarece simpla extindere nu este suficientă pentru progrese. Chen a concluzionat că această nouă abordare a raționamentului ar putea permite o dezvoltare AI mai eficientă și mai rentabilă, aliniindu-se cu misiunea de bază a OpenAI.