【OpenAIがChatGPT-o1の完全版を発表！】何がすごいのかわかりやすく解説

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▼目次
00:00 OpenAIがChatGPT-o1完全版、新プランproを発表！
01:02 ChatGPT-o1の3つの特徴
01:24 ChatGPT-o1の3つの特徴＜賢くなった＞
03:31 ChatGPT-o1はなぜ賢くなったのか？
07:56 ChatGPT-o1の3つの特徴＜速くなった＞
08:44 ChatGPT-o1の3つの特徴＜目と耳を手に入れた＞
09:40 ChatGPTの新料金プランProについて
10:42 まとめ＜ChatGPT-o1の3つの特徴と新プランProの特徴＞
11:07 ChatGPTや生成AIについて学べるe-ラーニングサービス「キノクエスト」と法人向け人材育成「キノクエストforBiz」

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▼動画で話している内容
2024年12月5日、ChatGPTを開発・提供しているOpenAIがChagGPTの新しいモデルを発表しました。発表内容は大きく分けて2つです。 1つめは、今までの最上位モデルがo1-previewのみでしたが、o1のフルバージョンが使えるようになったこと。 2つめは、ChatGTP Proという新しいプランができたことです。この動画では次のようなことが解消できます。

・ChatGPT-o1は何が変わったの？
・o1の新機能とは？
・o1を使うと何ができるの？

この動画では、これらについてわかりやすく解説をしていきますね。
IT、DX、AIについての学びを発信する「キノコード」です。私は紀貫之の子孫で、文章ではなくコードを書いているので「キノコード」と名乗っています。ぜひ、チャンネル登録をお願いします。

■ChatGPT-o1の3つの特徴
ChatGPT-o1の特徴は3つです。 1つめ。ChatGPTがさらに賢くなった。 2つめ。スピードアップした。 3つめ。目と耳を手に入れた 1つずつ解説していきます。

＜賢くなった＞
賢くなったについて説明します。 openaiの公式サイトのから3つのグラフを紹介します。 1つめのグラフです。 o1に、全米の高校生が受ける難しい数学の試験AIMEの問題を解かせました。 4oの正解率が13%、o1-previewは56%です。 o1は、脅威の86%でした。これは、上位5%に入る実力です。この試験を受けるのは、とても優秀な学生たちです。日本で言えば、灘高校や開成高校などの生徒が受験して上位5%です。

2つめグラフです。 o1に、プログラミングの技術や問題解決能力を測る競技プログラミングのCodeforcesの結果です。縦軸は、パーセンタイルです。パーセンタイルとは、たとえば、100人が受けるテストがあったとします。80パーセンタイルっていうのは、上から数えて20番目、または下から数えて80番目の位置を意味します。 4oは11パーセンタイル、o1-previewは62パーセンタイルです。 o1は、89パーセンタイルです。つまり、100人いたとしたら、上位は11人しかいないという意味になります。コードを書くレベルとしてもトップエンジニアレベルです。

3つめのグラフです。 GPQAというAIの賢さをテストするための試験があります。具体的には、生物、化学、物理の難しい問題が問われる試験です。 4oの正解率が56%、o1-previewは78.3%。 o1は、o1-previewとほぼ同じ正解率です。人間の博士レベルの精度を超えています。このように、o1は、人間の博士レベルを超える賢さをもっているということになります。

なぜ賢くなったのか？
では、なぜo1は、賢くなったのでしょうか？技術的な面も話しつつ、わかりやすく説明をしていきますね。 4oでは、人間からの質問や指示に対して「それっぽい答え」を出していました。生成AIは、膨大な文章を学習させています。そのパターンを覚えています。 AといえばB。 BといえばC。と言ったパターンを覚えています。つまり、人間からの質問や指示に対して、学習しているパターンに基づいて答えを返していただけで、自分で考えるわけではありませんでした。

しかし、o1では、自分で考える力を手に入れました。それがo1が大幅に賢くなった理由です。具体的には、Chain of Thought「思考の連鎖」と、Self-Consistency「自己整合性」という技術を取り入れたからです。これらは、プロンプトエンジニアリングのテクニックとして、論文で精度があがることとして証明されているものです。これらを、o1では標準で取り入れたのです。なお、私のチャンネル「キノコード」でプロンプトエンジニアリング超入門という授業をやっているので、詳細はこちらで解説をします。ぜひご覧になってください。

では、Chain of Thought「思考の連鎖」、Self-Consistency「自己整合性」はどんなテクニックなのでしょうか？詳細はプロンプトエンジニアリング超入門に譲るとして、ここでは簡単に説明をします。

通常のプロンプトでは、先ほどもお伝えしたように、質問や指示に対して「それっぽい答え」を出しているだけです。しかし、Chain of Thought「思考の連鎖」は、問題をいくつかの小さなステップに分けて、それぞれ順番に考える方法です。たとえば、「目的地に行くのに電車を使うとして、どれくらい時間がかかるか？」という質問の場合、「ステップ1：家から駅まで歩く時間を考える（10分）」ステップ2：電車で移動する時間を計算（20分）」「ステップ3：駅から目的地まで歩く時間を足す（10分）」「結論：合計で40分かかる」と導き出すと言うイメージです。

Self-Consistency「自己整合性」は、1つの質問に対していくつかの方法で考えてみて、出てきた答えを比べる方法です。その中で、一番多く出てきた答えや、一貫性のある答えを選びます。これによって、間違った答えが選ばれる可能性を減らすことができます。

o1が賢くなった要因は、他にもありますが、Chain of Thought「思考の連鎖」とSelf-Consistency「自己整合性」を技術的基盤にしたことにより、生成AIが自分で考える力を持ち、賢くなったのです。自分で考えられるようになったなんて、もはや人間みたいですよね！

（続く）

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