OpenAI推論モデルの使い方：o1-preview/o1-Miniモデル - 無料AIチャット
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急速に進化する人工知能の世界において、OpenAIはo1シリーズとして知られる画期的な大規模言語モデルのシリーズを導入しました。これらのモデルは、複雑な推論タスクを実行するように設計されており、開発者や研究者にとって強力なツールとなっています。このブログ記事では、OpenAIの推論モデルを効果的に使用する方法を探り、その能力、限界、および実装のベストプラクティスに焦点を当てます。
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OpenAI o1シリーズモデルの理解
o1シリーズモデルは、独自のトレーニング方法論により、OpenAIの以前の言語モデルとは異なります。これらは強化学習を利用して推論能力を向上させ、応答を生成する前に批判的に考えることを可能にします。この内部の思考プロセスにより、モデルは長い推論の連鎖を生成することができ、特に複雑な問題に取り組む際に有益です。
OpenAI o1モデルの主な特徴
1. **高度な推論**: o1モデルは科学的推論に優れ、競技プログラミングや学術的ベンチマークで印象的な結果を達成しています。たとえば、Codeforcesでは89パーセンタイルにランクインし、物理学、生物学、化学などの分野で博士号レベルの精度を示しています。
2. **2つのバリアント**: OpenAIはAPIを通じてo1モデルの2つのバージョンを提供しています：
- **o1-preview**: 幅広い一般知識を使用して難しい問題に取り組むために設計された初期バージョンです。
- **o1-mini**: コーディング、数学、科学タスクに特に適した、より速く、コスト効果の高いバリアントです。
3. **コンテキストウィンドウ**: o1モデルは128,000トー クンの大規模なコンテキストウィンドウを備えており、広範な入力と推論を可能にします。ただし、トークン制限に達しないように、このコンテキストを効果的に管理することが重要です。
OpenAI o1モデルの使い始め方
o1モデルを使用するには、開発者はOpenAI APIのチャット完了エンドポイントを通じてアクセスできます。
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OpenAI o1モデルのベータ制限
o1モデルは現在ベータ版であるため、いくつかの制限に注意することが重要です：
ベータフェーズ中は、多くのチャット完了APIパラメータがまだ利用できません。特に注目すべきは：
- モダリティ: テキストのみ、画像はサポートされていません。
- メッセージタイプ: ユーザーとアシスタントのメッセージのみ、システムメッセージはサポートされていません。
- ストリーミング: サポートされていません。
- ツール: ツール、関数呼び出し、応答形式パラメータはサポートされていません。
- Logprobs: サポートされていません。
- その他:
temperature、top_p、nは1に固定されており、presence_penaltyとfrequency_penaltyは0に固定されています。 - アシスタントとバッチ: これらのモデルはアシスタントAPIやバッチAPIではサポートされていません。
**コンテキストウィンドウの管理**:
128,000トークンのコンテキストウィンドウを持つため、スペースを効果的に管理することが不可欠です。各完了には最大出力トークン制限があり、推論トークンと可視完了トークンの両方が含まれます。たとえば：
- **o1-preview**: 最大32,768トークン
- **o1-mini**: 最大65,536トークン
OpenAI o1モデルの速度
例として、GPT-4o、o1-mini、o1-previewの応答を単語推論の質問に対して比較しました。GPT-4oは不正確な回答を提供しましたが、o1-miniとo1-previewは正しく回答し、o1-miniは約3〜5倍速く正しい答えに到達しました。
GPT-4o、O1 Mini、O1 Previewモデルの選択方法
**O1 Preview**: これはOpenAI O1モデルの初期バージョンで、複雑な問題を推論するために広範な一般知識を活用するように設計されています。
**O1 Mini**: O1のより速く、手頃なバージョンで、特にコーディング、数学、科学タスクに優れており、広範な一般知識を必要としない状況に最適です。
O1モデルは推論において重要な改善を提供しますが、すべてのユースケースでGPT-4oを置き換えることを意図していません。
画像入力、関数呼び出し、または一貫して迅速な応答時間が必要なアプリケーションには、GPT-4oおよびGPT-4o Miniモデルが引き続き最良の選択肢です。ただし、深い推論を必要とし、長い応答時間を許容できるアプリケーションを開発している場合、O1モデルは素晴らしい選択肢かもしれません。
O1 MiniおよびO1 Previewモデルの効果的なプロンプティングのためのヒント
OpenAI o1モデルは、明確で簡潔なプロンプトで最も効果的に機能します。いくつかのテクニック、たとえば少数ショットプロンプティングや「ステップバイステップで考えるように」とモデルに求めることは、パフォーマンスを向上させない場合があり、逆に妨げることもあります。以下は従うべきベストプラクティスです：
1. **プロンプトをシンプルかつ直接的に保つ**: モデルは、詳細な説明を必要とせず、簡潔で明確な指示を与えられたときに最も効果的です。
2. **思考の連鎖プロンプトを避ける**: これらのモデルは内部で推論を処理するため、「ステップバイステップで考える」や「推論を説明する」と促す必要はありません。
3. **明確さのために区切りを使用する**: 三重引用符、XMLタグ、またはセクションタイトルのような区切りを使用して、入力の異なる部分を明確に定義し、モデルが各セクションを正しく解釈できるようにします。
4. **取得強化生成（RAG）における追加コンテキストを制限する**: 追加のコンテキストや文書を提供する際は、モデルの応答を複雑にしないために、最も関連性の高い情報のみを含めます。
o1 Miniおよびo1 Previewモデルの価格
o1 Miniおよび1 Previewモデルのコスト計算は、推論トークンの追加コストが含まれるため、他のモデルとは異なります。
o1-miniの価格設定
$3.00 / 1M入力トークン
$12.00 / 1M出力トークン
o1-previewの価格設定
$15.00 / 1M入力トークン
$60.00 / 1M出力トークン
o1-preview/o1-miniモデルのコスト管理
o1シリーズモデルの費用を管理するために、`max_completion_tokens`パラメータを使用して、モデルが生成するトークンの総数に制限を設定できます。これは推論トークンと完了トークンの両方を含みます。
以前のモデルでは、`max_tokens`パラメータが生成されるトークンの数とユーザーに表示されるトークンの数の両方を管理していましたが、o1シリーズでは、生成されたトークンの総数がユーザーに表示されるトークンの数を超える場合があります。これは内部推論トークンのためです。
一部のアプリケーシ ョンは、`max_tokens`がAPIから受け取ったトークンの数と一致することに依存しているため、o1シリーズでは、モデルが生成するトークンの総数を特に制御するために`max_completion_tokens`を導入しました。これにより、既存のアプリケーションが新しいモデルと互換性を保つことが保証されます。`max_tokens`パラメータは、以前のすべてのモデルと同様に機能し続けます。
結論
OpenAIのo1シリーズモデルは、特に複雑な推論タスクを実行する能力において、人工知能の分野で重要な進展を示しています。これらのモデルの能力、限界、および使用のベストプラクティスを理解することで、開発者はこれらのモデルの力を活用して革新的なアプリケーションを作成できます。OpenAIがo1シリーズをさらに洗練させ、拡張し続ける中で、AI駆動の推論の分野でさらにエキサイティングな展開が期待できます。経験豊富な開発者であれ、始めたばかりの方であれ、o1モデルは知的システムの未来を探求するユニークな機会を提供します。コーディングを楽しんでください！
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