OpenAI o3 – OpenAI推出的新一代最強推理模型
OpenAI o3是一款新一代的推理模型,繼o1之后推出,包括o3和o3-mini兩個版本。o3在某些條件下的表現接近通用人工智能(AGI),在ARC-AGI基準測試中獲得了87.5%的高分,遠超人類平均水平。它在數學和編程領域的表現極為突出,在2024年美國數學邀請賽(AIME)中取得了96.7%的得分,并在Codeforces評級中達到了2727分。o3具備自我事實核查的能力,通過“私人思維鏈”進行推理,從而提高答案的準確性。
OpenAI o3是什么
OpenAI o3是繼o1之后的一款先進推理模型,分為o3和o3-mini兩個版本。o3在某些條件下接近于通用人工智能(AGI),在ARC-AGI基準測試中的得分高達87.5%,遠超人類平均水平。它在數學和編程任務中表現出眾,在2024年美國數學邀請賽(AIME)中得分達到96.7%,在Codeforces的評分中達到2727分。o3能夠進行自我事實核查,通過“私人思維鏈”增強推理過程,提升答案的準確性。同時,o3是首個運用“審議對齊”技術進行訓練的模型,以確保符合安全原則。目前,o3模型尚未全面開放,但安全研究人員可以注冊預覽o3-mini模型,該版本將于1月底發布,完整版將在隨后推出。
OpenAI o3的主要功能
- 卓越的數學推理能力:o3在復雜數學問題上的表現極其出色,例如在美國AIME數學競賽中達到了96.7%的準確率,展現出如頂級數學家般的解題能力。
- 出色的編程性能:在CodeForces平臺上獲得2727的ELO分數,超越頂尖程序員,支持復雜任務的代碼生成與執行,并能自動優化代碼邏輯,提高開發效率。
- 科學問題解決能力:在GPQA科學基準測試中,o3取得了87.7%的準確率,顯著超越人類專家的平均水平(70%),適用于科研中的數據分析和問題建模。
- 透明的推理過程:提供清晰的推理路徑,展示每一步的邏輯推理和中間結論,增強決策的可信度和可解釋性。
- 高效的多任務處理能力:支持長上下文輸入,能夠處理復雜的多步指令,適合編程、科學和多模態問題解決的場景。
- 輕量版o3Mini:提供低成本、高效的計算能力,支持函數調用和結構化輸出,適合預算有限的應用場景。
- 強大的多模態支持:能夠處理文本與圖像的混合輸入,為多模態推理場景提供強力支持,例如視覺推理與跨模態問題解決。
OpenAI o3的技術原理
- 深度學習引導的程序搜索:o3模型核心機制是在標記空間內進行自然語言程序的搜索和執行,這種方法可能與AlphaZero的蒙特卡洛樹搜索相似,通過評估模型引導搜索過程。在測試中,模型在潛在的思維鏈空間中進行搜索,思維鏈描述了解決任務所需的步驟。
- 思維鏈的搜索與執行:o3模型通過生成和執行自身的程序來克服傳統大語言模型在處理新問題時的局限,程序(思維鏈)成為知識重組的具體體現。
- 多模態支持:o3模型支持文本與圖像混合輸入,為多模態推理提供強大支持,例如視覺推理和跨模態問題解決。
- 監督微調(SFT)與強化學習(RL):OpenAI采用監督微調和人類反饋強化學習進行安全訓練,使模型能夠從示例中學習理想行為,并通過強化學習更有效地使用思維鏈。
- 審議對齊:這是一種新的安全評估方法,通過推理用戶的輸入意圖,顯著提高模型識別潛在不安全請求的能力。
- 自適應思考時間:o3模型支持低、中、高三種推理時間模式,用戶可根據任務復雜度靈活調整模型的思考時間,以實現最佳性能。
OpenAI o3的基準測試
- 在ARC-AGI測試中:o3在高推理能力設置下得分達到87.5%,在低推理能力設置下的分數是o1的3倍。
- 在編程競賽Codeforces中:o1的分數為1891,而o3在高推理設置下可達到2727,低推理設置的分數也超過o1。
- AIME 2024:在數學基準測試AIME 2024中,o3的準確率達到96.7%。
- EpochAI Frontier Math:o3在由陶哲軒等60余位全球數學家共同推出的號稱業界最強的數學基準EpochAI Frontier Math中創下新紀錄,得分達到25.2,而其他模型均未超過2.0。
測試類型 | o3表現 | 人類專家水平 | 備注 |
---|---|---|---|
ARC-AGI測試 | 87.5% | 85% | 低推理能力設置下的分數是o1的3倍 |
CodeForces Elo評分 | 2727 | – | 超越99.99%的人類程序員,o1的分數為1891 |
AIME 2024數學競賽 | 96.7% | – | 幾乎滿分 |
GPQA Diamond測試 | 87.7% | 70% | 顯著超越人類專家平均水平 |
EpochAI Frontier Math | 25.2% | – | 其他模型均未超過2.0% |
OpenAI o3與o1的區別
- 性能提升:根據SWE-bench Verified代碼生成評估基準,o3的準確度得分為71.7,超越了o1的48.9和o1 preview的41.3。在2024年AIME數學競賽題目測試中,o3的準確度得分為96.7,超過o1和o1 preview的83.3和56.7。
- 成本:在低計算量模式下,o3完成每個ARC-AGI任務的成本在17~20美元之間,而在高計算量模式下則可能需要數千美元。
- 安全與對齊:OpenAI采用一種新技術“審議對齊”(deliberative alignment),以確保o3等模型符合安全原則。o3被訓練為在做出反應前進行“思考”,能夠對任務進行推理并提前規劃,從而在執行一系列動作時找到解決方案。
如何使用OpenAI o3
OpenAI現已向安全研究人員開放o3的訪問權限,申請截止日期為1月10日。可訪問官方鏈接進行申請。
OpenAI o3的應用場景
- 數學推理與教育:o3模型在處理復雜數學問題時表現卓越,適合用于教育領域,幫助學生解決數學問題,提供解題思路和方法。
- 編程與軟件開發:支持復雜任務的代碼生成與執行,自動優化代碼,提升開發效率,o3可作為編程助手,幫助開發者進行代碼編寫、調試和優化。
- 科學研究與數據分析:o3適用于科研工作中的數據分析和問題建模,幫助科學家解決復雜的科學問題。
- 多模態問題解決:o3模型能處理文本與圖像的混合輸入,為多模態推理場景提供強大支持,如視覺推理和跨模態問題解決。
- 透明推理路徑:o3提供清晰的推理過程,展示每一步的邏輯推理和中間結論,適用于需要解釋和驗證推理過程的應用場景,如法律分析和金融風險評估。
- 高效多任務處理:o3支持長上下文輸入,能夠處理復雜的多步指令,適合編程、科學和多模態問題解決的場景。
? 版權聲明
文章版權歸作者所有,未經允許請勿轉載。
相關文章
暫無評論...