OpenAI o1: Eine neue Serie von OpenAI Modellen für KI-logisches Schlussfolgern
Erfahre mehr über die neu eingeführten OpenAI o1 Modelle und was sie so besonders macht. Wir werfen auch einen Blick darauf, wie sie funktionieren und welchen Einfluss sie auf die Zukunft der KI haben.
In der KI-Community wurde viel spekuliert über den nächsten Schritt bei den OpenAI’s GPT models, wobei viele es als „Project Strawberry“ bezeichneten. Der Grund dafür ist, dass wenn du prompt GPT-4o fragst, wie viele R im Wort „strawberry“ vorkommen, es dir sagt, dass es zwei R im Wort „strawberry“ gibt. Das mag seltsam erscheinen, wenn man bedenkt, wie leistungsstark GPT-4o ist. Das Modell ist jedoch darauf ausgelegt, den Subtext zu verarbeiten und nicht die exakten Wörter. Es gab Gerüchte, dass das nächste Modell dies lösen will. Sam Altman heizte diese Gerüchte zusätzlich an, indem er Bilder von Erdbeeren auf seinem X (formerly known as Twitter) account postete.
Mit OpenAI’s latest announcement am Donnerstag, dem 12. September, haben wir endlich eine Antwort auf die Spekulationen! OpenAI o1, eine neue Serie von KI-Modellen, die so konzipiert sind, dass sie langsamer agieren und vor der Antwort nachdenken, wurde veröffentlicht. Interessanterweise kann OpenAI o1 besser schlussfolgern und die Frage über Erdbeeren richtig beantworten! In diesem Artikel besprechen wir, was OpenAI o1 ist, wie es funktioniert, wo es eingesetzt werden kann und was es für die Zukunft der KI bedeutet. Fangen wir an!
Fig 1. Ein Beispiel für das Prompten von OpenAI o1 zu Erdbeeren.
Neue Fortschritte in der KI durch OpenAI#
Im Juli 2024 teilten Führungskräfte von OpenAI mit, dass sich die Forschung von OpenAI einem menschlichen Niveau der Problemlösung nähert, das als level 2 of AI bezeichnet wird. Es ist klar, dass sich dieses Niveau auf das logische Denken konzentriert, da OpenAI seine neue Modellreihe, OpenAI o1, als ein Modell vorstellt, das nachdenkt, bevor es antwortet. OpenAI o1 ist ein neues LLM (large language model), ein KI-Modell, das menschenähnlichen Text versteht und generiert, indem es Muster aus riesigen Mengen an Sprachdaten lernt. Es wurde entwickelt, um komplexe Probleme zu bewältigen, die tiefgehendes logisches Denken erfordern.
Fig 2. OpenAIs Sichtweise auf die Phasen der KI.
Das Modell wurde mithilfe von reinforcement learning trained, einer Technik, bei der das Modell durch Versuch und Irrtum lernt, bessere Entscheidungen zu treffen, indem es Belohnungen oder Bestrafungen für seine Aktionen erhält. Der Algorithmus für das bestärkende Lernen hilft dem Modell, effektiver zu denken, indem er einer Gedankenkette folgt. OpenAI teilte außerdem mit, dass sich die performance von o1 durch mehr bestärkendes Lernen während des Trainings und durch mehr Zeit, die mit dem „Nachdenken“ bei der Problemlösung verbracht wird, kontinuierlich verbessert, was zeigt, dass sowohl ein erweitertes Training als auch eine durchdachte Verarbeitung dazu beitragen, die Fähigkeiten des Modells zu steigern.
Obwohl OpenAI o1 ein bedeutender Fortschritt für komplexes logisches Denken ist, ist es immer noch ein frühes Modell und es fehlen einige Funktionen, die ChatGPT nützlich machen, wie etwa das Durchsuchen des Webs oder das Hochladen von Dateien und Bildern. Für viele allgemeine Aufgaben könnte GPT-4o vorerst noch leistungsfähiger sein. OpenAI o1 markiert jedoch einen großen Schritt vorwärts bei der Fähigkeit der KI, komplexe logische Probleme zu bewältigen, weshalb OpenAI eine neue Serie startet und sie OpenAI o1 nennt.
Wie die neuen OpenAI-Modelle die KI-Logik verbessern#
OpenAI o1 kann für Aufgaben wie das Entziffern von Chiffren, das Lösen von Programmierherausforderungen, das Beantworten von Matheproblemen, das Lösen von Kreuzworträtseln und sogar für die Bearbeitung komplexer Themen in science, safety und healthcare verwendet werden. In einer amüsanten Anspielung auf den Codenamen des Projekts demonstrierte OpenAI die reasoning skills des Modells, indem es eine Chiffre knackte, die die Nachricht enthüllte: „THERE ARE THREE R’S IN STRAWBERRY.“
Neben dem Lösen von Chiffren ist OpenAI o1 auch im Programmieren geschickt. Es schneidet bei kompetitiven Programmierherausforderungen gut ab, wie sie etwa auf Codeforces zu finden sind, einer Plattform, auf der Programmierer unter Zeitdruck komplexe Codierungsprobleme lösen. Bei diesen Herausforderungen erreicht das Modell hohe Elo-Ratings (ein Punktesystem, das das Leistungsniveau basierend auf der Leistung gegen andere Teilnehmer misst) und übertrifft frühere Modelle. Es glänzt außerdem in Mathematik und schneidet bei exams wie der American Invitational Mathematics Examination (AIME) gut ab.
Fig 3. Benchmarking der Programmierfähigkeiten von o1.
Diese Fortschritte positionieren OpenAI o1 als bedeutendes Upgrade gegenüber früheren Modellen wie GPT-4o. Es eröffnet neue Möglichkeiten für KI in Bereichen wie business, Entwicklung, research und healthcare. Zum Beispiel kann OpenAI o1 in der genetics research schnell eine große Anzahl von Forschungsarbeiten durchgehen und wichtige Erkenntnisse sowie Verbindungen zwischen genetischen Markern und diseases herausfiltern. Es versteht komplexe wissenschaftliche Sprache und kann wichtige Punkte zusammenfassen, was Forschern hilft, sich auf die relevantesten Informationen zu konzentrieren.
Ein genauerer Blick auf die „Chain of Thought“#
Wir haben zuvor gesehen, dass OpenAI o1 einen „Chain of Thought“-Prozess für das logische Denken einführt. Dies versetzt das Modell in die Lage, komplexe Probleme auf eine Weise anzugehen, die menschlichen kognitiven Strategien ähnelt. Das Modell kann Herausforderungen in kleinere, handhabbare Schritte unterteilen und seinen Ansatz iterativ verfeinern. Im Gegensatz zu früheren models, die auf unmittelbare pattern recognition vertrauten, optimiert o1 seine Entscheidungsfindung durch die Erkundung mehrerer Denkpfade und lernt dabei durch bestärkendes Lernen aus Erfolgen und Fehlern gleichermaßen.
OpenAI hat beschlossen, diese rohen Gedankengänge vor den Nutzern verborgen zu halten, und bietet stattdessen Zusammenfassungen an, die Einblick in die Argumentation des Modells geben, ohne jeden Schritt offenzulegen. Diese Entscheidung hilft dabei, den Missbrauch des Denkprozesses des Modells zu verhindern und gleichzeitig Entwicklern zu ermöglichen, die KI-Sicherheit und -Ausrichtung zu überwachen und zu verfeinern. Durch die interne Beobachtung der verborgenen Ketten können Entwickler sicherstellen, dass o1 ethical guidelines einhält und schädliches Verhalten vermeidet.
Benchmarking von OpenAI o1#
OpenAI o1 zeigt gegenüber GPT-4o erhebliche Verbesserungen bei mehreren benchmarks, die das logische Denken und die Problemlösungskompetenz testen. Bei der American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024, einer anspruchsvollen Matheklausur für herausragende Oberstufenschüler, erreichte o1 eine Genauigkeitsrate von 74 % mit nur einer Stichprobe pro Problem, verglichen mit 12 % bei GPT-4o. Bei einem Konsens über 64 Stichproben stieg die Genauigkeit auf 83 %, und durch die Verwendung einer verfeinerten Neu-Rangierungs-Methode mit 1.000 Stichproben erreichte es 93 %, womit es sich unter den besten 500 Schülern landesweit platzierte.
Über die Mathematik hinaus schnitt o1 auch bei Benchmarks hervorragend ab, die wissenschaftliches Wissen testen, wie etwa dem GPQA Diamond, der Fragen auf Doktoratsniveau in Chemie, physics und biology abdeckt. Bemerkenswerterweise übertraf o1 bei diesem Test menschliche Experten mit Doktortitel, womit es das erste KI-Modell ist, dem dies gelingt. Es übertraf auch GPT-4o in 54 von 57 Kategorien im MMLU-Benchmark, der das Verständnis über eine vielfältige Reihe von Themen hinweg testet, einschließlich history, law und Naturwissenschaften.
Fig 4. Benchmarking von OpenAI o1.
Erste Schritte mit OpenAI o1#
OpenAI hat zwei neue KI-Modelle in der o1-Serie eingeführt: o1-preview und o1-mini. Das o1-preview-Modell ist darauf ausgelegt, vor der Antwort tiefer nachzudenken, und zeichnet sich bei komplexen Logikaufgaben in den Bereichen Wissenschaft, Programmierung und Mathematik aus. Es bietet fortschrittliche Problemlösungsfähigkeiten für Benutzer, die an anspruchsvollen Projekten arbeiten. Im Gegensatz dazu ist o1-mini ein kleineres, schnelleres und kosteneffizienteres Modell, das speziell für STEM-Logik, insbesondere Mathematik und Programmierung, optimiert ist. Obwohl es möglicherweise über weniger breites Weltwissen verfügt, erreicht o1-mini bei wichtigen Evaluierungen wie dem AIME-Mathematikwettbewerb und den Codeforces-Programmieraufgaben nahezu die Leistung von o1-preview, und das bei 80 % geringeren Kosten.
Fig 5. Vergleich von OpenAI-Modellen.
Du kannst diese Modelle über verschiedene OpenAI-Plattformen ausprobieren. ChatGPT Plus- und Team-Nutzer können über die Modellauswahl sowohl auf o1-preview als auch auf o1-mini zugreifen und verbesserte logische Fähigkeiten direkt in ChatGPT erleben. Entwickler mit API-Zugriff der Stufe 5 können mit dem Prototyping mit diesen Modellen beginnen, obwohl sich einige fortgeschrittene Funktionen noch in der Entwicklung befinden. OpenAI plant außerdem, o1-mini bald allen ChatGPT Free-Nutzern zur Verfügung zu stellen. Indem du diese Modelle erkundest, kannst du die Fortschritte in der KI-Logik aus erster Hand erleben und das Modell auswählen, das am besten zu deinen Bedürfnissen passt.
Ethische KI-Überlegungen von OpenAI#
OpenAI hat bei der Entwicklung der o1-Modellreihe großen Wert auf ethics and safety gelegt. Vor der Veröffentlichung der Modelle o1-preview und o1-mini wurden gründliche Evaluierungen durchgeführt, darunter externe Tests und interne Prüfungen auf Risiken wie unzulässige Inhalte, Halluzinationen und Voreingenommenheit. Die Modelle sind mit fortgeschrittenen Denkfähigkeiten ausgestattet, um Sicherheitsregeln besser zu verstehen und zu befolgen.
OpenAI hat außerdem Schutzmaßnahmen wie Sperrlisten und Sicherheitsklassifizierer implementiert, um Risiken zu managen. Das o1-Modell hat eine mittlere Gesamtrisikobewertung. Es weist geringe Risiken in Bereichen wie Cybersicherheit und Modellautonomie auf und mittlere Risiken in Bereichen wie CBRN-Inhalten (chemische, biologische, radiologische und nukleare Inhalte) und Überzeugungskraft. OpenAIs Safety Advisory Group und der Vorstand haben diese safety measures überprüft, um sicherzustellen, dass die Nutzung des Modells sicher und ethisch vertretbar ist.
Fig 6. OpenAI o1 Scorecard.
Von Gerüchten zur Realität: OpenAI o1 betritt die Bühne#
OpenAI o1 ist ein großer Schritt nach vorne in der KI-Logik und macht einige der frühen Gerüchte zur Realität. Im Gegensatz zu GPT-4o denkt die o1-Serie tiefer nach, indem sie einen „Chain of Thought“-Ansatz verwendet und komplexe Probleme in kleinere Schritte unterteilt, um bessere Antworten zu liefern. Derzeit als frühe Vorschau in ChatGPT und der API verfügbar, plant OpenAI, Funktionen wie Websuche sowie Datei- und Bild-Uploads hinzuzufügen. OpenAI teilte zudem mit, dass sie neben der neuen OpenAI o1-Serie weiterhin Modelle der GPT-Serie entwickeln und veröffentlichen werden. Während sich die KI weiterentwickelt, ebnen solche Fortschritte den Weg für leistungsfähigere, intuitivere und vielseitigere KI-Systeme, die menschliche Bedürfnisse besser unterstützen und verstehen können.
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