OpenAI o1を解説・実務活用例・レビュー!【プロンプトのコツ】【ChatGPT o1 preview】
Summary
TLDRこの動画では、最新のAI技術であるChatGPTのO1モデルについて紹介しています。O1モデルは複雑な問題解決を強化学習で訓練され、数学や科学分野で優れた性能を発揮する大規模言語モデルです。特徴として、内部で長い思考チェーンを生成し、精度の高い回答を提供する点が挙げられます。また、プロンプトのコツも新たにアップデートされ、完結で直接的な指示が求められるようになりました。具体的な機能や応用例も紹介され、ユーザの業務効率化への役割が期待されています。
Takeaways
- 😀 このチャンネルは最新AI情報や活用事例を紹介しており、チャンネル登録を呼びかけています。
- 🤖 ChatGPTに新しくO1モデルが登場し、複雑な水論を強化学習で訓練された大規模言語モデルとなりました。
- 🧠 O1モデルは数学、化学、科学などの分野で優れており、内部で長い思考チェーンを生成して精度の高い回答を提供します。
- 🔍 O1モデルは思考時間を用いて、多様な観点から問題を考慮し、最終的にまとまった文章を生成します。
- 🃏 具体的な例として、ホットドッグやカードのJの隣にいる偉い女性に関する謎謎を解決する能力が示されています。
- 🏅 O1モデルは科学的な水論で優れた成果を達成し、コードフォースでの性能も上位11%に入るほどです。
- 🆚 O1プレビューモデルとO1Min(高速で低コストのバージョン)が利用可能で、GPT-4と比較して特定のユースケースでは優れています。
- 🚀 ベータ版のO1モデルは30回程度の利用で制限に達する場合があり、APIは開発者限定でレート制限が20RPMに設定されています。
- 📝 O1モデルはプロンプトのコツがアップデートされ、完結で直接的な指示に応答するようになりました。
- 📈 新しいプロンプトのコツとして、単純な質問、区切りの明確化、関連性の高い情報のみ提供することが推奨されています。
Q & A
ケトが紹介する新しいモデルの名称は何ですか?
-新しいモデルの名称はO1シリーズモデルです。
O1シリーズモデルはどのような特徴がありますか?
-O1シリーズモデルは複雑な水論を行うために強化学習で訓練され、数学や化学、科学などの分野で優れた性能を持ち、内部で長い思考チェーンを生成して精度の高い回答を提供します。
O1モデルが得意とする分野は何ですか?
-O1モデルは数学、化学、科学などの複雑な水論に得意とされています。
O1モデルの内部でどのような処理が行われているとされていますか?
-O1モデルは回答前に内部で長い思考チェーンを生成し、その結果を元に最終的な回答を提供します。
ホットドッグがサンドイッチかどうかについてのO1モデルの回答はどのようになりますか?
-ホットドッグがサンドイッチかどうかについてのO1モデルの回答は「ホットドッグがサンドイッチかどうかは見解によって異なります」とされ、具体的な定義を探求するプロセスがモデル内部で行われます。
O1モデルはどのような新しいプロンプトのコツを推奨していますか?
-O1モデルは完結で直接的なプロンプト、連鎖型の思考プロンプトを避け、区切りを明確にすること、関連性の高い情報のみを提供することなど新しいプロンプトのコツを推奨しています。
O1プレビューモデルとO1Minモデルの違いは何ですか?
-O1プレビューモデルはベータ版で進化が期待されるモデルで、一方でO1Minは高速で低コストのバージョンです。
O1モデルが提供する回答は全て優れているとは限りませんが、どのようなケースで優れているとされていますか?
-O1モデルは特定のケースではGPT-4を上回る性能を発揮する可能性がありますが、全てのユースケースで優れているとは限りません。具体的なケースはまだ明確ではありませんが、複雑な論理的思考や数学的問題解決において優れているとされています。
O1モデルが提供する回答はどのようにして評価されますか?
-O1モデルの回答は、科学的な水論での成果やコードフォースでの上位11%の達成などによって評価されます。
O1モデルはプログラミングやスプレッドシートの操作においてどのように役立ちますか?
-O1モデルはプログラミングやスプレッドシートの操作において、具体的な指示に対して迅速かつ正確なコードを生成することで役立ちます。
Outlines
🤖 ChatGPTのO1モデルの紹介
この段落では、最新のAI技術やその活用事例を扱うチャンネルを紹介し、特にChatGPTに新たに導入されたO1モデルについて解説しています。O1モデルは複雑な議論を行うために強化学習で訓練された大規模言語モデルで、数学や化学、科学などの分野で優れた性能を発揮すると言われています。また、O1モデルの特徴として、回答前に内部で長い思考チェーンを生成し、精度の高い回答を提供することが説明されています。実際に使用してみると、モデルが様々な考えをフローごとに生成し、最終的にまとまった文章を出力する様子がわかります。
🧠 O1モデルの応用例と性能
この段落では、O1モデルが具体的な問題に対してどのように答えるかについて説明しています。例えば、「ホットドッグはサンドイッチですか?」という質問に対して、モデルは内部で思考を深めて答えを出す様子が紹介されています。また、より複雑な問題に対しても、モデルが適切な思考プロセスを経て答えを出す例が示されています。さらに、O1モデルが科学的な議論で優れた成果を達成し、コードフォースでの性能評価で上位11%に入ったと報告されています。O1モデルは、GPT-4と比較してすべてのユースケースで優れているわけではなく、場合によりますが、新しいモデルがより良い回答を出す場合もあります。
🔍 O1モデルの利用方法とプロンプトのコツ
最後の段落では、O1モデルをどのように実務に活用できるかについて考えています。特に、数学問題や科学的な根拠を必要とする場面で、モデルが役立つ可能性があると述べています。また、プログラミングやスプレッドシートの自動化においても、モデルが大きな進化を遂げていると感じています。さらに、O1モデルに合わせたプロンプトのコツがアップデートされていることも触れられており、例えば、完結で直接的な指示を出すことがモデルの得意とする点であると説明されています。このセクションでは、プロンプトをどのように工夫してモデルの性能を最大限に引き出せるかのアドバイスが提供されています。
Mindmap
Keywords
💡O1モデル
💡思考チェーン
💡プロンプトのコツ
💡強化学習
💡GPT-4
💡コードフォース
💡GPQA
💡O1プレビューモデル
💡O1Min
💡トリプルクォート
Highlights
最新AI情報や活用事例を紹介しているチャンネル
ChatGPTに新しく登場したO1モデルについての概要を話す
O1シリーズモデルは複雑な水論を行うために強化学習で訓練された大規模言語モデル
数学や化学、科学などの分野で得意とされている
O1モデルの特徴は回答前に内部で長い思考チェーンを生成し精度の高い回答を提供すること
プロンプトのコツも紹介し、最後まで見てほしいと呼びかける
ホットドッグがサンドイッチかどうかについての回答例を示す
Jの隣にいる偉い女性についての謎謎を解決する例
田んぼの隣に糸があるという謎謎の正解を導き出す
O1プレビューモデルとO1Minの2つのモデルが利用可能
O1モデルは全てのユースケースでGPT4Oの上位になるわけではない
画像入力や機能呼び出しが必要な場合はGPT4Oが最適
ベータ版では30回程度の利用で制限になるケースがある
プロンプトのコツが新しくアップデートされている
プロンプトは完結で直接的であることが重要
連鎖型の思考プロンプトは避けるべき
区切りを使い入力の異なる部分を明確にすることが推奨
モデルが過度に複雑な応答をしないよう関連性の高い情報のみ提供する
O1シリーズの進化はモデルの性能自体が大きく上がったというよりは水論を組み立てる工夫が踏み込まれた
プログラミングや数学問題、科学的根拠など難しい系のことにO1モデルが役立つ
O1プレビューモデルの感想をコメント欄で共有するよう呼びかける
Transcripts
はいこんにちはケトですこのチャンネルは
最新AI情報や活用事例を紹介してる
チャンネルです是非チャンネル登録のどお
願いいたしますそして今回はChat
GPTに新しく登場したO1モデルについ
ての概要を話していきますそして新しく出
てきたプロンプトのコツも紹介しますので
是非最後まで見てってくださいそれでは
本題に入りますはいということで今回は
ですねOpenAIのChatGPTに
導入された新しいモデルについての概要を
サクっと解説していきますではですねまず
概要なんですけどO1シリーズモデルは
複雑な水論を行ために強化学習で訓練され
た最新の大規模言語モデルになってる
みたいですま水論とかね数学とか化学とか
科学とかってなんかすごい言われてます
けどその辺が得意って言われてますけど
うんまなんかイメージはつきづらいんです
けどまとりあえず色々賢くはなったって
いうのはあるっぽいですでO1モデルの
特徴は回答前に内部で長い思考チェーンを
生成し精度の高い回答を提供しますって
いうことみたいですはいこれですね実際
使ってみると分かるんですけどチット
GPTの中でいろんな考えをですねこう
フローごとにねえ生成し始めるんですよね
でその結果最終的にまとまった文章が出て
くるってい感じですま実際にやってみるの
が1番早いと思いますのでちょっとこの辺
のサンプルを見てみましょう例えばホット
ドッグはサンドイッチですすかっていうえ
これ答えはどんな答になるのかは分かり
ませんが送ってみるとはいこんな感じでで
ホットドッグの定義を探るっていうことで
はいチットGPTの内部で内部で思考時間
みたいのがですね追加されたっぽいですで
その結果こんな生成が出てくるホット
ドッグがサンドイッチかどうかは見解に
よって異なりますとはいはいみたいな感じ
ですねでこれのですねすごくいい例があり
ましてまイメージしやすい例がありまして
え実際にやってみたんですけどまこんな
感じの謎謎ですよねJの隣にいる偉い女性
は誰っていうはいこんなのね人間でもなん
かいろんな考えをしないと答えられない
ような謎々になってると思うんですけどえ
今回のこのチットGPTの最新モデルは
これに関しての思考をはいこのように行っ
てくれますはい考えてくれて手順を模索し
てくれてえ考えるべき点を見つけ
るっていうことでなんかいろんな観点で
考えてくれてますよねでその結果Jの隣を
解釈するとカードのJQKの順序を考える
とJの隣に位置するのは9すなわち
クイーンとなるねっていうのを導き出して
答えてくれましたはいこれ正解ですねこれ
インターネット上から持ってきた謎謎なん
ですけどえ見事正解してますで次はですね
この田んぼの隣に糸がありますどんな糸
ってやつはいこれもですね正解ですえ細い
糸っていうことで正解なんですよで中身を
見てみるとえちょっとこのクイーンとかが
え1個前の文章に引っ張られちゃってるん
であんまり良くなかったですけど他の思考
回路をですね見てみるとはい糸の左側に
田んぼのタをつければ細いっていう感じが
見つかるはいそうすると細いっていう細
っていう感じが出てくるから細い糸だよ
ねっていうのを導き出してくれてます
すごく分かりやすく言うとこういうことな
んじゃないかなと思いますはいちゃんと
考えないとねいろんな観点で考えてみない
とななぞって解けないと思うんですがね
それをですねできるようになったみたいな
イメージですはいそしてですね個人的には
割とどうでもいいんですけどベンチマーク
としてこんなことも書かれてましたえ科学
的な水論で優れた成果を達成えコード
フォースで上位11%らしいですはいこれ
なんか競技プログラミングみたいのがある
らしくてそれでえ上位11%に入った
みたいですはいでGPQAで人間のphd
レベルを超える制度水論能力が博士5
レベルを超えたって意味らしいですこんな
こと言われてもねあんまりパッとイメージ
はつきませんけどまとりあえず賢くなっ
たってことですねはいいつものパターン
です利用可能なモデルはですねこの2つが
現状ありますえO1プレビューモデルって
いうこれまベータ版っていうかプレビュー
モデルなんでこれからまだまだえっとです
ね進化してくみたいですっていうですねえ
プレビューモデルっていうのが使えるあと
O1Minっていう高速で低コストの
バージョンも使えるみたいですはい実際に
ですねチッGPTの左上のメニューを見て
みるとえO1プレビューとO1Minニっ
ていうモデルがですね追加されて
るっていう感じですはいでGPT4との
比較についても掲載されてましたのでえ
こちら見てみますとえO1モデルは全ての
ユースケースでGPT4Oの上位股間と
なるわけではないみたいですえGPT4O
を使った方がえ優れた回答を出す場合も
あるしえ今回新しく出てきたO1
プレビューモデルを使った方がえいい場合
もあるっていうま何もかもがO1モデルの
方が優れてるよっていうわけではない
みたいですでそのま一番分かりやすい例は
ま画像入力とか機能の呼び出しが必要な
場合はえGPT4Oが最適らしいですはい
コードインタープリターとかまグラフを
生成するやつとかえあとは画像を解析する
ビジョン機能とかはいその辺はですね
GPT4Oがやっぱりまだまだ最適らしい
ですで現在ベータ版になってるんですけど
ベタ版では30回程度の利用でま制限に
なるケースがちらほらと出てきてますで
APIに関してはティア5の開発者に限定
えレート制限は20RPMに限るらしい
ですはいで先ほどのですねこの水論の思考
時間の仕組みは水論トークンっていうもの
をですね内部的に使ってるみたいですまな
のでおそらくなんですけどこれ勝手な僕の
妄想ですがえ中にですねえ段階的にま
ステップバイステップって言うんですかか
ねえ段階的に考えるようなプロンプトが
組み込まれててそれをですねえ裏側でえ
実行してくれてるんじゃないかなと思い
ますでそのウッカで実行してる分のトーク
は普通に使ってるみたいですコンテキスト
として消費してるみたいですえなのでえ
結論から言うとえ今回のこの進化はえ
モデルの性能自体が大きく上がったって
いうよりかはまこういう水論を組み立てる
ようにまカスタマイズされたっていうか
工夫を踏み込んだっていう考え方のが近い
んじゃないかなとかって思ってますはいま
そこまでを踏まえてですねじゃあ新しく
なったO1モデルをどういった実務で活用
することができるのかなっていうのを考え
たんですけどま基本的に水論能力が上がっ
てうんなんかものすごく賢くなって数学の
問題とか科学的根拠みたいなところを
話せるようになったとかっていうのをま
意識し始めるとえさっぱりイメージが湧か
ない部分なんですけどま1番分かりやすい
のはプログラムとかをま実行してもらう
プログラミングのソースコードを書いて
もらうみたいなところはえものすごく
分かりやすく進化したんじゃないかなっと
思いますで実際にですね僕もこれえ
スプレッドシート上のA列とB列の数字を
グラフとして可視化するためのガスの
プログラムを正確に書き出してください
っていう感じで言ったところですねこれ一
発でですねうまくいきましたまこうガスっ
ていうのはGoogleスプレッドシート
の裏側に仕込んでおくことができる
プログラミングのソースコードなんです
けどこのぐらいのレベルだったらですね
もう1発でえ成功しましたで実際にやって
みたのがこれですね適当にA列とB列に
数字を入れてグラフを簡単に生成すること
ができましたはいていうことはですよえ皆
さんが持っている管理しているような
スプレッドシート内のえいろんなはい数字
とかはいそれをですねえなんかうまく
スプレッドシート上にグラフとしても表現
できないかなと思った時チャットGPTに
ですね相談してそれ用のガスのコードを
適当に作ってよみたいなことを言えばま
うまくいくパターンもですね多く出てくる
んじゃないかなっと思いますまこの辺は
ですねえ実務っていうか業務効率化とかで
もま実際に役立てそうな部分での進化
かなっていう風に思いますで他に僕がやっ
てみたのは資料の構成案もですねえ作って
もらいましたはい今回の動画のこの適当に
コピペした内容なんですけどこの内容は
ですねOpenAIのの公式ブログサイト
はいそのですね現行をペタっと貼り付けて
はい23行程度の文章を1ページとして
資料構成を作ってくれと言ってみたらです
ね色々となんか深く考え込んでくれていい
感じのですねテキストを抽出してくれまし
たまこの12行の文章さえあればですね
YouTube動画としてはもうこれだけ
で話せるんで僕が意図した感じでテキスト
をですね抽出してくれてまYouTube
動画のこのえテキストを貼りつけて説明
するっていう分にはですねすごく使い
やすいなっていう風に思いましたでま個人
的な感想なんですけどますさのイメージは
非常に伝わりづらいなっていうのは思い
ましたま思考回数を重ねてなんかやってる
風には出てきてそれはなんかすごそうな
感じはするんですけどえ実際出てくる文章
での差っていうのはねあんまりえ違いが
分かりづらいなっていうのはあったりもし
ますえただまプログラムとかさっきの謎
なぞとかあとはま数学の問題とかもそうな
んですかねうんなんかそういう難しい系の
ことをですねえやらせてみればますさって
いうのは伝わるのかもしれないんですけど
まこの1番下に書いてあるまさすがについ
ていけないっていう部分はいそこってもう
自分がねもとんでもなく難しいことを
チャットGPTに与えることができた時に
え実感できることだと思うんでまその
レベルに至ってないような人はそんなに
このすごを体験するってこはできないん
じゃないかなっと思います別に皆さんを
バカにしてるとかっていうわけではなくて
もうそのレベルがですね圧倒的に高すぎて
も僕もいまいちねこのすさのイメージって
いうのを感覚的に理解するってことが
なかなか難しいなっていう風に思いました
はいこれ多分皆さんも同じだと思うんすよ
ねそれほどま天才な人がいればですねこれ
すげえとかって言ってるかもしれないです
けどえあとはなんかSNSとかで
とりあえずすげえって言ってる人のどっち
かですね本当に天才の人は多分このすさに
気づくんだとは思いますその2パターン
かなっていうのは思いますねまなんでえ
この真ん中の部分の煽りの割にはま普通
だったっていうところすかね以前から噂さ
れていたストロベリーとかえ旧
プロジェクトとかっていろんなま噂が立っ
ててまその噂のプロジェクトが今回のこの
オ1プレビューなんじゃないかみたいな
ことは言われてますがまあんだけ煽り立て
てえ期待感を膨らましていたのにも関わら
ず
実際出てきたのがこれっていうのは
ちょっと煽りすぎだったんじゃないのって
いうのは思いましたねまこれは世間に対し
てですねはいなんでそんなに焦る必要はな
いっていうかこれをしっかりと理解しない
といけないんだみたいなことを思ってる人
多分いっぱいいると思うんですけどいや
これ理解できないは別に普通なんじゃない
かなっていう風に思ってますはいもう本当
上位数パーセの超天才たちがこのすさを
活用するみたい
なんかそんな世界観に入ってきてるよなっ
ていう感じがしてますま本当になかなか
ついていけないすねこれはまただ
プログラミングはすごく分かりやすくて
あれを一発出しでなんかいい感じに動く
ようなコードを出してくれるっていうのは
実務向きなんでいいんじゃないかなって
いう風に思いましたで最後なんですけど
はい今回のこのO1シリーズはですね
プロンプトのコツがですね新しく
アップデートされてましたはいこれ知ら
ない方も結構いるとは思うんですけどま
以前までもこんな感じのオOpenAIが
推奨しているプロンプトのコツみたいのっ
てえどっかのページでえ出てたんですがえ
その考えがですねO1プレビューに関して
はえこういったものにアップデートされて
ましたまこちら1つずつ説明しますと
プロンプトは完結で直接的にっていうのは
ま長い説明なしでも完結で明確な指示を
理解して応答するのが得意なのでま
なるべくねシンプルで短くもう要望だけ
伝えるみたいなそんぐらいでいいらしい
ですはいその要望に対してえ先ほどから
試してる通りチャットGPTが思考時間を
用いてえ思考チェーンをですね作ってって
なんか色々と裏側でああだこうだやって
くくれるので本当に単純な質問完結で短い
質問でいいみたいですえそして連鎖型の
思考プロンプトは避けるっていうことで
もうそもそもこの連鎖型の思考プロンプト
をもう内側で実行してくれてるのでO1
プレビューを使う際はステップバイ
ステップとかステップごとに考えるとかえ
水論を説明するとかっていうそういうです
ねちょっとしたテクニック的なプロンプト
は一切不要らしいですえもはやこれを入れ
てしまうとなんかおかしなことになって
バカになるらしいですで次は区切りを使っ
て明確にするってやつえトリプルクォート
やxmlタグセクションタイトルなどの
区切りを使って入力の異なる部分を明確に
しモデルが適切に解釈できるようにします
っていうことでまこの点々てみたいな
マークあるじゃないですかはいそれとかを
使ってこれは見出しなのか重要な部分なの
かえもしくはえ文脈としての人まとまりな
のかっていうのをしっかりと区切ってあげ
るっていうのはなんかコツとしては大事な
んだよってことが書いてありましたで1番
下のやつはですねチットGPTのアプリで
はあんまり関係ないですけどえ外部の
サービスとかでえ構築してるって人はです
ねえモデルが過度に複雑な応答をしない
ように関連性の高い情報のみをえ提供する
ようにした方がいいらしいですちょっと
これはですね理解できる人だけはいえ意識
してみてください基本的にはこの3つです
かねえ思考チェーンを解してプロンプトを
連鎖的にですね実行してくれてるので基本
的にはめちゃくちゃ単純な指示でOK逆に
単純な指示じゃないとダメみたいな話に
なりますはいということで今回はチャット
GPTの最新モデルのえO1プレビューに
ついてを紹介させていただきましたま
なんかなかなかイメージつきづらいような
感じだったんですけど是非皆さんの感想と
かもコメント欄とかで教えていただけたら
嬉しいですでは以上になりますこの動画が
いいと思いましたらグッドボタンと
チャンネル登録是非お願いいたしますえで
は最後までありがとうございまし
たJA
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