当前位置: 首页 > article >正文

OpenAI 刚刚推出 o1 大模型!!突破LLM极限

北京时间 9 月 13 日午夜,OpenAI 正式发布了一系列全新的 AI 大模型,专门用于应对复杂问题。

这一新模型的出现代表了一个重要突破,其具备的复杂推理能力远远超过了以往用于科学、代码和数学等领域的通用模型,能够解决比之前更难的难题。


没体验过OpenAI最新版GPT-4o?快戳最详细升级教程,几分钟搞定:

升级ChatGPT-4o Turbo步骤icon-default.png?t=O83Ahttps://www.zhihu.com/pin/1768399982598909952

据 OpenAI 介绍,此次在 ChatGPT 和大模型 API 中发布的是该系列的首款模型——o1-preview,当前仅为预览版。

除 o1 外,OpenAI 还展示了下一次更新的开发情况及其评估结果。o1 模型一经问世便创造了多项历史记录。

首先,o1 是此前从山姆・奥特曼到 OpenAI 科学家们一直在「高调宣传」的草莓大模型,它展现了真正的通用推理能力。

在多个复杂基准测试中表现卓越,相比于 GPT-4o 显示出了显著的提升,使大模型的能力从“乏善可陈”跃升到卓越水平。

 o1 无需专门训练即可在数学奥赛中获得金牌,甚至在博士级别的科学问答中超越了人类专家。

Cognition AI 是开发首个 AI 软件工程师 Devin 的公司,该公司表示过去几周一直与 OpenAI 紧密合作,利用 Devin 评估 o1 的推理能力。

结果显示,与 GPT-4o 相比,o1 系列模型在处理代码智能体系统方面取得了巨大进展。

在实际应用中,o1 上线后,ChatGPT 在回答问题时变得更为深思熟虑,而非立即作答。

这种变化类似于人类大脑中的系统 1 和系统 2,ChatGPT 已经从只使用系统 1(快速、自动、直观、容易出错)进化到能够使用系统 2 的思维方式(缓慢、深思熟虑、有意识、可靠)。

这种改进使其能够解决之前无法解决的问题。从今天的 ChatGPT 用户体验来看,这虽然只是一个小进步,但在复杂的数学和代码问题上,差异变得非常明显。更重要的是,未来的发展路径已经开始清晰展现。

为了强调 o1 相对于 GPT-4o 在推理性能上的改进,OpenAI 对其进行了多项人类考试和机器学习基准测试。

实验结果显示,在绝大多数推理任务中,o1 的表现明显优于 GPT-4o。在许多需要高强度推理的基准测试中,o1 的表现可与人类专家相媲美。

最近的一些前沿模型在 MATH 和 GSM8K 上的表现非常出色,导致这些基准测试在区分模型时不再有效。

因此,OpenAI 在 AIME 测试中对 o1 进行了评估,AIME 是一项测试美国最优秀高中数学学生的考试。

在 2024 年的 AIME 考试中,GPT-4o 平均仅解决了 12% (1.8/15) 的问题,而 o1 在每个问题只有一个样本的情况下平均解答正确率达 74% (11.1/15),在 64 个样本一致的情况下为 83% (12.5/15),使用学习评分函数对 1000 个样本进行重新排序时,达到了 93% (13.9/15)。

13.9 分的成绩足以进入全美前 500 名,并高于美国数学奥林匹克竞赛的分数线。

OpenAI 还在 GPQA Diamond 基准测试上评估了 o1,这是一个测试化学、物理和生物学专业知识的困难智力基准。

为了与人类进行对比,OpenAI 邀请了具有博士学位的专家来回答 GPQA Diamond 的问题。

实验结果显示,o1 在该基准测试中表现优于人类专家,成为第一个在此基准上实现这一成就的模型。

需要注意的是,这些结果并不意味着 o1 在所有方面都比博士更有能力——它只是更擅长解决某些博士也应该解决的问题。在其他几个机器学习基准测试中,o1 也实现了新的最先进水平(SOTA)。

启用视觉感知能力后,o1 在 MMMU 基准上得分 78.2%,成为第一个在表现上与人类专家相当的模型。此外,o1 在 57 个 MMLU 子类别中的 54 个上优于 GPT-4o。


如何使用WildCard正确方式打开GPT-4o,目前 WildCard 支持的服务非常齐全,可以说是应有尽有!

官网有更详细介绍:WildCard

推荐阅读:

OpenAI的《Her》为何迟迟未能面世?

GPT-4o无法取代程序员! IEEE研究显示,困难编码正确率仅为0.66%!_chatgpt4o正确率多少


http://www.kler.cn/a/304495.html

相关文章:

  • PyQt入门指南五十二 版本控制与协作开发
  • 卷积、频域乘积和矩阵向量乘积三种形式之间的等价关系与转换
  • goframe开发一个企业网站 验证码17
  • 微信小程序中使用离线版阿里云矢量图标
  • C++单例模式与多例模式
  • 如何在python中模拟重载初始化函数?
  • 医疗行业怎么节约和管理能源
  • Leetcode 每日一题:Longest Increasing Path in a Matrix
  • Python安装:Mac 使用brew 安装Python2 和 Python3
  • 古文字定位系统源码分享
  • [项目实战]EOS多节点部署
  • 深入解析 org.apache.maven.plugins
  • 解锁 macOS 剪贴板历史记录,高效复制、粘贴技巧
  • Python 爬虫入门 - 爬虫 requests 请求
  • 内存区域-面试与分析
  • IP网络广播服务平台upload接口存在任意文件上传漏洞
  • Java中等题-移掉k位数字(力扣)
  • Go websocket
  • Python基础学习(1)
  • overleaf如何下载论文的pdf
  • 使用PyTorch进行图像风格迁移:基于VGG19实现
  • Git工作流程
  • Nacos 与 Eureka 的区别
  • vue3 使用 codemirror 实现yaml文件的在线编辑
  • 点餐|基于java的电子点餐系统小程序(源码+数据库+文档)
  • 【Excel 表打印基本操作】