はじめに 2025/4/16 に OpenAI が発表した o3 と o4-mini について、以下の内容をまとめました。 内容は主に o3-and-o4-mini-system-card を参考にしています。 ※参照: o3-and-o4-mini-system-card OpenAI が提供する GPT 系モデルは GPT-4 系（パターン認識重視） と o シリーズ（推論・ツール活用重視） が主流になっています。 本記事では、o3 と o4-mini のことをちゃんと理解し、o1 との違いなど腹落ちするための記事となります。 かなりのボリュームの投稿なので、お時間ある時に一気に読んでいただければと思います。 時間がない方はラストの まとめ でざっと要点を確認していただければと思います 🚀 それでは行きましょう 🚀 o3, o4-mini について 📚 Introduction
OpenAIは2025年4月16日に、新しい推論モデルの「o3」と「o4-mini」を発表しました。同社は特にo3を「OpenAI史上最も高度な推論モデル」と位置づけていますが、同時にリリースされた技術レポートと独立した外部調査により、両モデルがGPT-4oなどの従来モデルよりも幻覚(ハルシネーション)を起こしやすい傾向があり、OpenAIはその原因を把握できていないことが示されました。 OpenAI o3 and o4-mini System Card (PDFファイル)https://cdn.openai.com/pdf/2221c875-02dc-4789-800b-e7758f3722c1/o3-and-o4-mini-system-card.pdf Investigating truthfulness in a pre-release o3 model | Transluce A
特に注目されるのは、画像を含むマルチモーダル入力を直列的な推論チェーンに取り込める点だ。ぼやけた写真や反転図でも解析可能で、必要に応じて回転・ズームなどの前処理を自発的に行う。これにより MMMU や MathVista といった視覚ベンチマークで大幅な精度向上を達成した。 大規模強化学習のスケーリング効果 OpenAI は GPT‑シリーズの事前学習で観測された 「思考時間を増やすほど性能が伸びる」という傾向が、強化学習（RL）工程でも成立する ことを確認した。訓練および推論の双方で計算量を一桁拡大しても、コスト対性能が右肩上がりで伸びる点が示されている。 画像を用いた新しい推論体験 このモデルでは新たに、 「画像を元に思考する」 ことが可能になった。 ユーザーが手書きの数式やホワイトボード写真をアップロードすると、モデルは画像内の情報を読み取りつつ Python を呼び出して計算やグラ
米OpenAIは4月16日（現地時間）、新たなAIモデル「o3」と「o4-mini」を公開した。o3は同社がこれまで一般公開している中で最高性能を持つ「o1」よりも性能が高いAIモデルで、推論能力に優れている。o4-miniはo3よりも推論能力は劣るものの、応答速度に優れた性能になっている。 o3は、コーディングや数学、科学、視覚認識などの分野を得意としており、複数のベンチマークで最高記録（SOTA）を達成した。o4-miniは、応答速度が高速でコスト効率に優れたAIモデル。特にコーディングや数学、視覚認識の分野でのパフォーマンスに優れている。 またo3とo4-miniの実装に合わせて、ChatGPTでは使用できる全ツールを組み合わせて、AIエージェントのように使うことが可能になった。主にWeb検索やアップロード済みファイルの利用、Pythonでのデータ分析、画像生成などが対応。これにより
米OpenAIは4月16日（現地時間）、新たなAIモデル「o3」と「o4-mini」を公開した。推論性能に優れたAIモデル「o」シリーズの最新バージョンで、ChatGPTの有料会員向けに同日から提供を開始した。 o3は同社がこれまで一般公開している中で最高性能を持つ「o1」の次世代モデル。優れた推論能力を持ち、特にコーディングや数学、科学、視覚認識などの分野を得意としており、複数のベンチマークで最高記録（SOTA）を達成。外部専門家からは「難しいタスクにおいてo1よりも重大なエラーが20％少なく、特にプログラミングやビジネス、コンサルティング、創造的なアイデア創出などの分野で優れている」と評価を受けた。 o4-miniはo3よりも推論能力は劣るものの、応答速度やコスト効率に優れた小型のAIモデル。コーディングや数学、視覚タスクを得意分野としており、前モデルの「o3-mini」よりも利用上限
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