Openai ' s O1- 프리뷰 vs o1-mini : Agi 로의 한 걸음

소개

9 월 12 일, OpenAi는“LLMS와의 추론 학습”이라는 제목의 업데이트를 발표했습니다. 그들은 복잡한 추론 작업을 해결하기 위해 강화 학습을 사용하여 교육을받은 O1 모델을 도입했습니다. 이 모델을 차별화하는 것은 대답하기 전에 생각할 수있는 능력입니다. 응답하기 전에 긴 내부 사고 체인을 생성하여보다 미묘하고 정교한 추론을 허용합니다. 새로운 일련의 OpenAI 모델의 출시는 우리가 인공 일반 정보 (AGI)를 향해 한 단계 씩 진행할 수 있음을 분명히 보여줍니다. AI가 잠재적으로 인간의 추론 능력과 일치 할 수있는 가장 기다려온 시간은 여기에 있습니다!

OpenAi의 새로운 모델 인 O1-PREVIEW 및 O1-MINI를 통해 AI 언어 모델의 효율성 및 성능 벤치 마크가 설정되었습니다. 이러한 모델은 속도, 가벼운 배치, 추론 능력 및 리소스 최적화 측면에서 경계를 넓힐 것으로 예상되므로 광범위한 응용 프로그램에 대한 액세스가 가능합니다. 아직 사용하지 않았다면 걱정하지 마십시오. O1-PREVIEW 및 O1-MINI 모델을 모두 비교하여 최상의 옵션을 제공합니다.

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개요

• OpenAi의 O1 모델은 강화 학습을 사용하여 응답하기 전에 자세한 내부 사고 과정을 생성하여 복잡한 추론 작업을 해결합니다.
• O1-PREVIEW 모델은 깊은 추론과 광범위한 지식으로 뛰어나며 O1-MINI 모델은 속도 및 STEM 관련 작업에 중점을 둡니다.
• O1-MINI는 더 빠르고 비용 효율적이므로 계산 요구가 낮은 코딩 및 STEM이 많은 작업에 이상적입니다.
• O1- 예정인은 미묘한 추론 및 비 줄기 지식이 필요한 작업에 적합하여보다 다재다능한 성능을 제공합니다.
• O1- 프리뷰와 O1-MINI의 비교는 사용자가 특정 요구에 따라 정확도와 속도를 선택하는 데 도움이됩니다.

목차

• 소개
• O1- 예정 vs O1-Mini : 비교의 목적
• OpenAi의 O1-PREVIEW 및 O1-MINI : 개요
  • O1- 예정
  • O1-MINI
• O1- 예정 대 O1-MINI : 두 모델의 추론 및 지능
  • 수학
  • STEM 추론 (GPQA와 같은 과학 벤치 마크)
  • 코딩 (Codeforces 및 HumaneVal 코딩 벤치 마크)
• O1- 예정 대 O1-MINI : 모델 속도
• O1- 예정 대 O1-MINI : 인간 선호도 평가
• O1- 예정 vs O1-Mini : 안전 및 정렬
• O1- 예정 및 O1-MINI의 한계
  • 비 줄기 지식
  • 줄기 전문화
  • O1- 예정 vs O1-Mini : 비용 효율성
• 결론
• 자주 묻는 질문

O1- 예정 vs O1-Mini : 비교의 목적

O1-PREVIEW와 O1-MINI를 비교하면이 두 모델 간의 기능, 성능 및 사용 사례의 주요 차이점을 이해하는 것을 목표로합니다.

• 이를 비교하면 크기, 속도 및 정확도 사이의 상충 관계를 결정하는 데 도움이됩니다. 사용자는 리소스 소비와 성능의 균형에 따라 특정 응용 프로그램에 적합한 모델을 알고 싶을 수 있습니다.
• 높은 정확도가 필요한 작업에서 어떤 모델이 탁월하고, 더 빠르고 실시간 응용 프로그램에 더 나은지 이해합니다.
• 자연어 이해, 문제 해결 또는 다중 단계 추론과 같은 특정 작업이 하나의 모델에 의해 더 잘 처리되는지 평가합니다.
• 이 비교는 개발자와 조직이 원자력이 필요한지 여부 또는 제한된 계산 환경에서 작동 할 수있는 모델과 같은 특정 요구에 대한 올바른 모델을 선택하는 데 도움이됩니다.
• 각 모델이 AGI 개발의 광범위한 목표에 어떻게 기여하는지 평가합니다. 예를 들어, 한 모델은 AGI를 나타내는보다 정교한 출현 동작을 보여주고 다른 모델은 효율성 개선에 중점을 두는가?

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OpenAi의 O1-PREVIEW 및 O1-MINI : 개요

참고 : 최근 OpenAI는 플러스 및 팀 사용자의 O1-MINI의 비율 제한을 주당 50 개의 메시지에서 하루에 50 개의 메시지로 인상했습니다. O1- 예정의 경우 요율 제한은 주당 30에서 50로 증가합니다. 사용에 더 많은 사용자 정의가 있기를 바랍니다.

O1 시리즈 모델은 다양한 사용 사례에 최적화 된 다양한 AI 모델 역할을하며 언급 한 두 가지 특정 변형 간의 주요 차이점을 강조합니다.

O1- 예정

• O1 시리즈에서 가장 유능한 모델 : 이 변형은 깊은 추론과 고급 이해가 필요한 복잡한 작업을 처리 할 수 ​​있습니다. 자연어 이해, 문제 해결 및 더 미묘한 응답을 제공하여 깊이와 정확도가 속도 또는 효율성보다 우선하는 시나리오에 적합합니다.
• 강화 된 추론 능력 : 이 모델은 O1 시리즈의 다른 모델보다 논리적 공제, 패턴 인식 및 추론 기반 의사 결정과 관련된 작업을 수행 할 수 있음을 시사합니다. 연구, 고급 데이터 분석 또는 복잡한 쿼리에 응답하거나 상세한 컨텐츠 생성과 같은 정교한 언어 이해가 필요한 작업에 적합합니다.

O1-MINI

• 더 빠르고 비용 효율적인 : 이 버전은 속도와 계산 리소스 사용량이 낮을수록 최적화됩니다. 그것은 깊이보다 빠른 응답이 더 중요한 상황에서 더 나은 성능과 교환하여 일부 고급 추론 능력을 벗어날 수 있습니다. 이것은 많은 요청을 병렬로 처리 할 때와 같이 대규모 사용이 필요할 때 더 경제적 인 옵션이됩니다.
• 코딩 작업에 이상적 : O1-MINI는 코드 생성, 버그 수정 또는 기본 스크립팅과 같은 코딩 관련 작업에 맞게 특별히 맞춤화 된 것으로 보입니다. 효율성과 속도는 빠른 반복에 적합하며, 사용자는 복잡한 추론 프로세스를 기다릴 필요없이 사용자가 빠르게 코드를 생성하거나 디버그 할 수 있습니다.
• 낮은 자원 소비 : 이는 모델이 메모리 및 처리 능력을 적게 사용한다는 것을 의미합니다. 즉, 특히 모델의 여러 인스턴스가 동시에 실행될 수있는 대규모 배포에서 운영 비용을 줄일 수 있습니다.

메트릭/작업	O1-MINI	O1- 예정
수학 (AIME)	70.0%	44.6%
줄기 추론 (GPQA)	GPT-4O보다 성능이 우수합니다	O1-MINI보다 우수합니다
Codeforces (ELO)	1650 (86 번째 백분위 수)	1258 (O1-MINI 아래)
탈옥 안전	인간 소스 탈옥에서 0.95	0.95
속도	GPT-4O보다 3-5 배 빠릅니다	느리게
Humaneval (코딩)	O1과의 경쟁	일부 도메인에서 지연됩니다
비 줄기 지식	GPT-4O 미니와 비교할 수 있습니다	더 넓은 세계 지식

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O1- 예정 대 O1-MINI : 두 모델의 추론 및 지능

수학

• O1-MINI : AIME (American Invitational Mathematics Examination)에서 70.0%를 기록했으며, 이는 상당히 경쟁력이 있으며 500 명의 미국 고등학생 중 하나입니다. 그 강점은 수학과 같은 추론이 많은 작업에 있습니다.
• O1-PRREVIEW : AIME에서 44.6% , O1-MINI 보다 상당히 낮습니다. 추론 능력이 있지만 O1- 프리뷰는 전문화 된 수학 추론에서 잘 수행되지 않습니다.

우승자 : O1-Mini . 줄기 추론에 중점을두면 수학의 성능이 향상됩니다.

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STEM 추론 (GPQA와 같은 과학 벤치 마크)

• O1-MINI : GPQA 및 MATH-500 과 같은 과학 중심 벤치 마크에서 GPT-4O를 능가합니다. O1-MINI는 O1- 예정인 만큼 지식 기반을 가지고 있지 않지만 STEM의 전문화를 통해 추론이 많은 과학 작업에서 탁월합니다.
• O1-PRREVIEW : GPQA에서 합리적으로 잘 수행하지만 일반화 된 특성으로 인해 O1-MINI 보다 뒤떨어집니다. O1- 예정은 STEM 별 추론 작업에 대해 동일한 수준의 최적화가 없습니다.

우승자 : O1-Mini . STEM 추론의 전문화를 통해 GPQA와 같은 과학 벤치 마크에서 O1- 예정 을 능가 할 수 있습니다.

코딩 (Codeforces 및 HumaneVal 코딩 벤치 마크)

• O1-MINI : 1650 년의 ELO를 Codeforces에서 달성하여 O1 바로 아래의 경쟁 프로그래머의 86 번째 백분위 수 에 배치합니다. HumaneVal 코딩 벤치 마크 및 사이버 보안 작업에서 훌륭하게 수행됩니다.
• O1-PRREVIEW : O1-MINI 보다 낮은 코드 포스에서 1258 ELO를 달성하여 프로그래밍 및 코딩 작업에서 성능이 약 해집니다.

우승자 : O1-Mini . O1- 프리뷰 에 비해 우수한 코딩 능력이 있습니다.

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O1- 예정 대 O1-MINI : 모델 속도

• O1-MINI : 전반적으로 더 빠릅니다. 많은 추론 작업에서 O1-MINI는 GPT-4O 및 O1- 프리뷰 보다 3-5 배 빠르게 반응합니다. 이 속도 효율은 빠른 응답이 필요한 실시간 응용 프로그램에 탁월한 선택입니다.
• O1-PREVIEW : O1-PREVIEW는 강한 추론 기술을 가지고 있지만 속도는 O1-MINI 보다 느리므로 빠른 응답이 필요한 응용 분야에서 제한적인 요소가 될 수 있습니다.

우승자 : O1-Mini . 성능 비율이 훨씬 우수하므로 빠르게 진행되는 작업의 효율성이 높습니다.

O1- 예정 대 O1-MINI : 인간 선호도 평가

• O1-MINI : 추론이 많은 개방형 작업을 위해 GPT-4O 보다 인간 평가자가 선호합니다. 논리적 사고와 구조화 된 문제 해결이 필요한 도메인에서 더 나은 성능을 보여줍니다.
• O1-PREVIEW : 유사하게, O1- 프리뷰는 추론 중심 도메인에서 GPT-4O 보다 선호됩니다. 그러나 광범위한 지식에 대한 미묘한 이해가 필요한 언어 중심의 작업의 경우 O1- 프리뷰는 O1-Mini 보다 다재다능합니다.

우승자 : 묶음 . 두 모델 모두 추론이 많은 도메인에서 GPT-4O 보다 선호되지만 O1- 프리뷰는 비 줄기 언어 작업에서 우위를 차지합니다.

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O1- 예정 vs O1-Mini : 안전 및 정렬

안전은 AI 모델을 배포하는 데 중요하며, 견고성을 보장하기 위해 두 모델 모두 광범위하게 평가되었습니다.

안전 지표	O1-MINI	O1- 예정
유해 프롬프트에 대한 안전한 완료 (표준)	0.99	0.99
유해한 프롬프트에 대한 안전한 완료 (도전 : 탈옥 및 가장자리 케이스)	0.932	0.95
양성 에지 사례에 대한 % 준수	0.923	0.923
[이메일 보호] 강력한 반사 감옥 평가	0.83	0.83
인간 소스 탈옥 평가	0.95	0.95

• O1-MINI : 도전적인 유해한 프롬프트를 처리하고 GPT-4O를 능가하며 탈옥 안전 (인간 소스 및 [이메일 보호] 탈옥 평가)에서 우수한 성능을 보여주는 데 강력합니다.
• O1-PRREVIEW : 안전 지표에서 O1-MINI 와 거의 동일하게 수행하여 유해한 완성 및 탈옥에 대한 탁월한 견고성을 보여줍니다.

우승자 : 묶음 . 두 모델 모두 안전 평가에서 똑같이 성능을 발휘합니다.

O1- 예정 및 O1-MINI의 한계

비 줄기 지식

• O1-MINI : 역사, 전기 또는 퀴즈와 같은 비 스템 사실 작업에서의 투쟁. 줄기 추론에 대한 전문화는 광범위한 지식이 부족하여 이러한 영역에서 성능이 저하됩니다.
• O1-PRREVIEW : 더 넓은 세계 주제와 사실적인 리콜을 다루는보다 균형 잡힌 교육으로 인해 비 줄기 지식이 필요한 작업에서 더 잘 수행합니다.

줄기 전문화

• O1-MINI : 수학, 과학 및 코딩을 포함한 STEM 추론 작업이 탁월합니다. 이 분야의 전문 지식을 원하는 사용자에게는 매우 효과적입니다.
• O1-PREVIEW : STEM 작업에 능력이 있지만 O1- 프리뷰는 STEM 필드에서 O1-MINI 의 효율성 또는 정확도와 일치하지 않습니다.

O1- 예정 vs O1-Mini : 비용 효율성

• O1-MINI : 많은 추론 작업에서 O1 및 O1- 예정 과 비슷한 성능을 제공하면서도 비용 효율적 으로보다 훨씬 더 많은 추론 작업에 대해 비슷한 성능을 제공합니다. 이로 인해 성과와 예산이 모두 중요한 응용 프로그램에 매력적인 옵션이됩니다.
• O1-PREVIEW :보다 일반적이고 다재다능하지만 O1- 프리뷰는 O1-MINI 보다 비용 효율이 적습니다. 더 넓은 지식 기반과 특정 작업에서 성능이 느리기 때문에 더 많은 리소스를 운영해야합니다.

우승자 : O1-Mini . 보다 비용 효율적인 모델로서 낮은 운영 비용으로 우수한 추론 능력을 제공합니다.

결론

• O1-MINI는 비용 효율적으로 STEM 추론, 코딩 및 빠른 응답 시간에 최적화 된 매우 효율적이고 빠른 모델이 필요한 사용자에게 이상적입니다.
• O1- 예정은 더 넓은 범위의 도메인에서 더 넓은 비 줄기 지식과 강력한 추론 능력을 갖춘보다 균형 잡힌 모델이 필요한 사람들에게 더 적합합니다.

O1-MINI 와 O1-PREVIEW 사이의 선택은 주로 전문 STEM 작업 또는 더 일반적인 세계 지식 중심의 작업에 초점을 맞추고 있는지 여부에 달려 있습니다.

O1- 프리뷰 모델은 고성능 작업을 목표로하는보다 강력하고 완전한 기능을 갖춘 옵션으로 작용할 수 있습니다. 동시에, O1-MINI는 가벼운 작업에 중점을 두어 모바일 장치 또는 에지 컴퓨팅과 같은 낮은 대기 시간 및 최소 계산 리소스가 필수적인 케이스를 사용하는 데 중점을 둡니다. 그들은 함께 확장 가능한 AI 솔루션을 찾기 위해 중요한 발전을 이루어 산업 전반에 걸쳐 접근성과 기능에 새로운 표준을 설정했습니다.

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자주 묻는 질문

Q1. OpenAI의 O1 모델의 주요 혁신은 무엇입니까?

Ans. O1 모델은 강화 된 추론 능력을 소개하여 응답하기 전에 긴 내부 사고 체인을 생성 할 수 있습니다. 이로 인해 이전 모델에 비해 더 미묘하고 정교한 답변이 발생합니다.

Q2. O1-PREVIEW와 O1-MINI의 주요 차이점은 무엇입니까?

Ans. O1- 예정은 복잡한 추론 작업과 더 넓은 세계 지식에 탁월하지만 O1-Mini는 수학 및 코딩과 같은 STEM 작업에 더 빠르고 비용 효율적이며 전문화됩니다.

Q3. 코딩 작업에 어떤 모델이 더 나은가?

Ans. O1-MINI는 코딩 작업에 최적화되어 Codeforces 및 HumaneVal과 같은 코딩 벤치 마크에서 높은 점수를 얻으므로 코드 생성 및 버그 수정에 이상적입니다.

Q4. O1- 예정 및 O1-Mini는 속도 측면에서 어떻게 비교합니까?

Ans. O1-MINI는 O1-PREVIEW보다 3-5 배 빠르게 응답하여 실시간 응용 프로그램에 더 나은 옵션이됩니다.

Q5. 어떤 모델이 더 비용 효율적입니까?

Ans. O1-MINI는 더 비용 효율적이므로 추론 작업에서 강력한 성능을 제공하면서 리소스가 적은 자원이 필요하므로 대규모 배치에 적합합니다.

위 내용은 Openai ' s O1- 프리뷰 vs o1-mini : Agi 로의 한 걸음의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!