OpenAIのプロンプトの出し方 o1 + 使うべきか - AI&YOU #72

今週のスタッツ o1は、コーディング・チャレンジのプラットフォームとして有名なCodeforcesで89パーセンタイルにランクインするなど、卓越したスキルを示している。(オープンAI)

OpenAIの新しいo1モデルは、AIが複雑なクエリを処理し、それに応答する方法のパラダイムシフトを示します。前モデルとは異なり、o1は応答を生成する前に問題を通して「考える」ように設計されており、より人間に近い推論プロセスを模倣しています。このモデルアーキテクチャの根本的な変化には、それに対応するプロンプト技術の進化が必要です。

今週のAI&YOUでは、このトピックについて掲載した3つのブログから洞察を探る：

• OpenAIのo1モデルにプロンプトを出す方法

• 誰がOpenAIのo1モデルを使うべきか？

• OpenAIのo1モデルについて知っておくべき15の統計／事実

OpenAIのプロンプトの出し方 o1 + 使うべきか - AI&YOU #72

GPT-4oのような以前のモデルでの作業に慣れているAI企業や開発者にとって、o1のユニークな特徴に適応することは非常に重要である。以前のモデルで最適な結果をもたらしたプロンプト戦略は、o1に適用された場合、それほど効果的ではない、あるいはパフォーマンスを妨げる可能性さえある。

この新しいモデルの可能性を最大限に引き出し、その高度な推論能力を実世界のアプリケーションで活用するためには、効果的な促し方を理解することが鍵となる。

o1の推論能力を理解する

GPT-4oのようなモデルは、人間のようなテキストを生成し、幅広い言語タスクを実行することに優れていましたが、複雑な推論、特に論理的なステップバイステップの問題解決を必要とする分野では、しばしば苦労していました。しかしo1モデルは、このギャップを埋めるために特別に設計されている。

重要な違いは、o1がどのように情報を処理するかにある。学習データのパターン認識に基づいて回答を生成する従来のモデルとは異なり、o1は問題解決により構造化されたアプローチを採用している。これにより、多段階の推論や論理的推論、さらには創造的な問題解決を必要とするタスクにも、精度を大幅に向上させながら取り組むことができる。

思考の内部連鎖 推論

o1の能力の中心は、統合された技術である。 思考の連鎖 (CoT）推論。このアプローチは、以前は外部プロンプト技術として使用されていたが、現在はモデルのアーキテクチャに直接組み込まれている。複雑なクエリが提示された場合、o1は即座に応答を生成しない。その代わりに、まず問題をより小さく、管理しやすいステップに分解する。

この内部推論プロセスによって、o1は

1. 問題の主要な構成要素を特定する

2. 異なる要素間の論理的なつながりを確立する

3. 課題を解決するための複数のアプローチを検討する

4. 自分の推論を評価し、修正する。

複雑なタスクにおけるパフォーマンスの飛躍

o1のCoT推論の統合は、複雑な論理的タスクの顕著な改善につながった：

• 数学的な問題解決： オリンピアードレベルの問題で、前任者よりも桁違いに高い精度を達成。

• コーディング能力： ソフトウェア開発とデバッグにおいて、熟練した人間のプログラマーに匹敵する。

• 科学的推論： データ分析と仮説構築に優れ、新たな研究のフロンティアを切り開く。

• 多段階の論理的推理： 複雑なステップバイステップの推論を必要とするタスクを、より熟練して処理する。

CoT推論を統合することで、o1は複雑な認知を要求するタスクで大幅な改善を達成し、AI能力の新たなベンチマークを設定した。

プロンプティングの主要原則 o1

OpenAIのo1モデルのプロンプトの技術を掘り下げていくと、この新世代の推論モデルは、私たちのアプローチのシフトを必要とすることを理解することが重要です。o1の高度な推論機能をフルに活用するための重要な原則を探ってみましょう。

プロンプトのシンプルさと率直さ

o1のプロンプトに関しては、シンプルであることが重要です。詳細な指示や広範な文脈を必要とすることが多かった以前のモデルとは異なり、o1には推論機能が組み込まれているため、わかりやすいプロンプトで最高のパフォーマンスを発揮することができる。

シンプルで直接的なプロンプトを作成するためのヒントをいくつか紹介しよう：

• 明確かつ簡潔に： 不必要に詳しく説明することなく、質問またはタスクを直接述べる。

• 過剰な説明は避ける： 文脈を理解し、詳細を推測するモデルの能力を信頼する。

• 核心的な問題に集中する： 余計な情報を入れずに、問い合わせの本質的な要素を提示する。

例えば、複雑な数学の問題を解くためのステップ・バイ・ステップの説明をする代わりに、単にこう言うかもしれない： 「次の方程式を解き、その理由を説明しなさい。

過剰な指導を避ける

以前のモデルは、しばしば詳細な指示や例（「数発学習」として知られるテクニック）から利益を得ていたが、o1の改善されたパフォーマンスと内部推論プロセスにより、そのような指導は必要なくなり、逆効果になる可能性もある。

次のことを考えてみよう：

• どうしても必要な場合を除き、複数の例や広範な文脈を示したい衝動に駆られないこと。

• モデルの思考プロセスを誘導するのではなく、モデル自身の推論能力を活用できるようにする。

• 問題解決のための手順や方法を明示的に述べることは、o1の内的な思考の連鎖を妨げる可能性があるため避ける。

過剰なガイダンスを控えることで、o1が高度な推論モデルを十分に活用し、複雑な推論タスクに対してより効率的または革新的なソリューションを発見できる可能性があります。

区切り記号の活用で分かりやすく

シンプルであることは非常に重要であるが、構造化された入力を提供したり、プロンプトの異なるコンポーネントを分離したりする必要がある場合もある。このような場合、デリミタを使用することにより、入力の明瞭度が大幅に向上し、 o1がより効果的に入力を処理できるようになる。

デリミターにはいくつかの目的がある：

1. プロンプトの各セクションを明確に区切る。

2. これらは、モデルが命令、コンテキスト、実際のクエリを区別するのに役立つ。

3. 特定のフォーマットや情報の種類を示すために使用することができる。

区切り文字の効果的な使い方には、次のようなものがある：

• 三重引用符"""あなたのテキストをここに""

• XMLスタイルのタグです：ここに指示があります。

• ダッシュまたはアスタリスク: - または ***

• 明確にラベル付けされたセクション[コンテキスト]、[クエリ]、[出力形式］

例えば、細胞配列のデータやその他の科学的情報を扱う場合、プロンプトを次のように構成する：

—

[CONTEXT］

以下は細胞配列決定実験のデータセットである：

<データ

...あなたのデータをここに...

</data>

[QUERY］

このデータを分析し、重要なパターンや異常を特定する。

[出力フォーマット］

分析結果は、「方法」、「結果」、「結論」のセクションで構成された報告書にまとめなさい。

—

区切り記号を効果的に使うことで、o1の推論能力を圧倒したり、思考プロセスの内部連鎖を妨げたりすることなく、必要な文脈や構造を提供することができる。

o1の入力を最適化する方法

o1 の高度な推論能力を効果的に活用するには、最適化された入力が必要です。モデルを圧倒することなく、必要な背景を提供することで、文脈と簡潔さのバランスをとる。o1 の推論・推論能力を信頼し、量より質を重視する。複雑なタスクについては、網羅的な説明ではなく、簡単な概要を提供する。

使用時 リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG） O1では、外部情報を厳選する。量よりも質の高い関連性のあるデータを優先し、RAGは一般的な文脈よりも特定の事実を中心に使用する。この的を絞ったアプローチは、o1の推論プロセスを圧倒することなく、ドメイン固有のタスクのパフォーマンスを向上させる。

より難易度が高く、ニュアンスの異なるプロンプトを信頼することで、o1のパフォーマンスが向上します。簡潔な入力でも洗練された応答を期待し、以前のAIモデルには適さなかったかもしれない複雑なクエリを試してみてください。この適応により、複雑な推論タスクにo1の潜在能力を十分に活用することができます。

誰がOpenAIのo1モデルを使うべきか？

企業や研究者がますます複雑化する課題や新しいLLMモデルの台頭に取り組む中で、「OpenAI o1を特定のニーズに合わせて使うべきか？

o1採用の理想的な候補者

OpenAIのo1モデルを誰が使うべきかを考えてみると、その高度な機能を活用するのに特に適したグループがいくつかあることがわかります。複雑な推論と問題解決におけるo1モデル独自の強みは、イノベーションと発見の最前線で働く人々にとって、かけがえのないツールとなります。

1️⃣ 研究開発チーム： 思考の連鎖による推論を用いて複雑な課題に取り組む能力を持つo1を、業界を問わず研究開発チームは採用すべきである。このモデルは、複雑な相互作用を効率的に分析し、仮説を生成することで、創薬から実験デザインまで、研究プロセスを加速することができます。O1の詳細なステップバイステップの推論能力は、研究開発の厳格なアプローチによく合致しており、新しい研究の方向性を探り、マルチステップの問題を解決するための貴重なツールとなっている。

2️⃣ ソフトウェア開発とコーディング： コーディングタスクへの取り組み、アルゴリズムの最適化、複雑なシステムのデバッグにおけるo1の強化された能力は、開発者にとってかけがえのない資産となります。競争力のあるプログラマーにとって、コーディングの課題に対するo1の体系的なアプローチは、一流のプログラマーの思考プロセスを反映しており、単なるツールとしてだけでなく、問題解決能力を向上させる潜在的な指導者としての役割を果たします。

3️⃣ 科学・学術機関： 科学研究や学術分野において、o1の高度な推論能力は、宇宙物理学からゲノム科学に至るまで、膨大なデータセットの分析、仮説の立案、実験的アプローチの提案に優れています。複雑な概念に対して詳細な説明を提供する能力により、研究と教育の両面で強力な助けとなります。理論物理学や高度な数学では、o1の能力が長年の疑問に対する新たな洞察につながる可能性があり、人類の知識の限界を押し広げるために不可欠なツールとなっている。

OpenAIのo1モデルについて知っておくべき15の統計／事実

1️⃣ 83% 国際数学オリンピック予選での精度

これはGPT-4oの13%を大きく上回るもので、o1の高度な数学的推理能力を示している。

2️⃣ Codeforcesの89パーセンタイル・ランキング

競技プログラミングと複雑なアルゴリズム問題の解決において、o1の卓越したスキルを示す。

3️⃣ 74% AIME問題の成功率

GPT-4oの9%から大きく飛躍し、難しい多段階の数学的課題に取り組むo1の実力が浮き彫りになった。

4️⃣ 物理学、生物学、化学のGPQAベンチマークにおける博士号レベルの精度

o1が科学分野全般にわたって多用途であることを示しており、高度な科学研究にとって貴重なものとなっている。

5️⃣ 128,000 トークン・コンテキスト・ウィンドウ

o1が、1回のプロンプトで、はるかに長い文章や複雑な問題を処理し、理解できるようにする。

6️ ⃣ 2つのバリエーション：o1-previewとo1-mini

さまざまなユースケースに柔軟に対応し、能力とスピードのバランスをとる。

7️⃣ 問題解決のために内部の「推論トークン」を使う

o1が複雑な問題をステップに分解し、人間のような推論を模倣できるようにする。

8️ ⃣ ヨルバ語やスワヒリ語のような難易度の高い言語のパフォーマンスが向上した。

o1の多言語タスクとグローバル・アプリケーションの実用性を強化。

9️ȃ 0.44 幻覚に関するSimpleQAテストのスコア

GPT-4oの0.61より低く、偽情報を生み出す可能性が低いことを示している。

94% 🔟曖昧さのない問題での正しい解答選択

GPT-4oの72%より改善され、公平性の向上と回答の偏りの減少が示唆された。

1️⃣ 1️ ⃣ ジェイルブレイク耐性とコンテンツポリシー遵守の強化

公衆向けアプリケーションや機密性の高いアプリケーションの安全性と信頼性を向上させます。

1️⃣ 2️ ⃣ 従来モデルよりレスポンスが遅い

より広範な推論プロセスと深い分析能力とのトレードオフ。

1️⃣ 3️⃣ o1-preview価格：100万インプットトークンあたり$15、100万アウトプットトークンあたり$60

高度な機能と必要な計算リソースの増加を反映している。

1️⃣ 4️ ⃣ 数学、コーディング、科学的推論に優れている。

研究機関、ハイテク企業、教育機関にとって貴重な存在となっている。

1️⃣ 5️⃣ o1-miniの価格は100万投入トークンあたり$3である。

o1-previewに比べ、コスト効率の良いオプションを提供するが、能力的にはトレードオフになる可能性が高い。

結論

OpenAIのo1モデルは、特にSTEM分野にわたる複雑な推論タスクにおいて、AIの能力を大きく飛躍させます。数学、コーディング、科学的分析などの分野における性能の向上と、安全機能の強化、バイアスの低減が相まって、高度な課題に取り組む企業にとって強力なツールとなっています。

しかし、処理速度とコスト上昇のトレードオフについては、慎重に検討する必要がある。AIが進化を続ける中、o1はこの分野における急速な進歩の証であり、近い将来、企業や研究者が複雑な問題解決に取り組む方法を変える可能性のある、これまでにない機能を提供する。

AI & YOU』をお読みいただきありがとうございます！

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