OpenAI значно просунулась у галузі штучного інтелекту зі своєю новою моделлю, OpenAI-o1, оголошеною сьогодні, яка може логічно розмірковувати над складними проблемами без необхідності масштабування, як її попередник, GPT-4. На відміну від типових великих мовних моделей (LLM), які видають відповіді за один крок, OpenAI-o1 використовує багатокрокове міркування, визначаючи відповіді більш людським способом. Міра Мураті, головний технічний директор OpenAI, підкреслила цю зміну методології, зазначивши, що OpenAI-o1 перевершує у вирішенні складних завдань, з якими нинішні моделі, включаючи GPT-4o, не справляються. Хоча OpenAI розробляє GPT-5, щоб зробити його більшим за GPT-4o, вони планують інтегрувати здібності логічного міркування, які демонструються в OpenAI-o1. Ця нова модель використовує підкріплювальне навчання для покращення своїх здібностей до логічного міркування, надаючи зворотний зв'язок щодо своїх відповідей для вдосконалення підходу. Марк Чен, віце-президент з досліджень у OpenAI, продемонстрував можливості моделі, вирішуючи складні завдання з хімії та математики, які попередні моделі не могли подолати. OpenAI-o1 продемонструвала значне покращення порівняно з GPT-4o, особливо в різних предметах, досягаючи 83% точності на Американському Інвітаційному Математичному Екзамені, порівняно з 12% від GPT-4o.

Однак, OpenAI-o1 працює повільніше й не має таких можливостей, як пошук в Інтернеті та мультимодальні здібності, такі як інтерпретація зображень або аудіо. Прагнення до покращення логічного міркування в LLM є поширеною темою в дослідженнях ШІ, причому конкуренти, такі як Google, також переслідують подібні напрямки. Методологія OpenAI представляє ширший крок до загального логічного міркування, тоді як експерти відзначають важливість розуміння способів, якими ці моделі отримують свої рішення, враховуючи їх потенційний вплив на прийняття рішень. Мураті зазначила, що OpenAI-o1 також показує покращене узгодження з етичними стандартами, оскільки він може розмірковувати над наслідками своїх дій, зменшуючи шкідливі результати. Експерт з ШІ Орен Эціоні підкреслює необхідність для LLM займатися багатоступеневим вирішенням проблем, оскільки просте масштабування недостатнє для досягнення прогресу. Чен завершив, що новий підхід до логічного міркування може дозволити більш ефективну та економічну розробку ШІ, узгоджуючи з основною місією OpenAI.