در 16 آوریل 2025 ، Openai عاری از نسخه های به روز شده از مدل های استدلال پیشرفته خود. این مدل های جدید به نام O3 و O4-Mini به ترتیب پیشرفت هایی نسبت به پیشینیان خود ، O1 و O3-Mini ارائه می دهند. آخرین مدل ها عملکرد پیشرفته ، ویژگی های جدید و دسترسی بیشتر را ارائه می دهند. در این مقاله به بررسی مزایای اصلی O3 و O4-Mini می پردازیم ، توانایی های اصلی آنها را تشریح می کند و در مورد چگونگی تأثیر آنها در آینده برنامه های هوش مصنوعی بحث می کند. اما قبل از اینکه به آنچه O3 و O4-Mini متمایز می کند ، شیرجه بزنیم ، مهم است که درک کنیم که چگونه مدل های Openai با گذشت زمان تکامل یافته است. بیایید با یک مرور مختصر از سفر Openai در توسعه سیستم های زبان و استدلال به طور فزاینده ای شروع کنیم.
تکامل Openai از مدل های بزرگ زبان
توسعه مدل های بزرگ زبان Openai با شروع شد gpt-2 وت GPT-3، که به دلیل توانایی آنها در تولید متن روان و از نظر متنی ، ChatGPT را به استفاده اصلی تبدیل کرد. این مدل ها به طور گسترده ای برای کارهایی مانند خلاصه ، ترجمه و پاسخ به سؤال پذیرفته شدند. با این حال ، همانطور که کاربران آنها را برای سناریوهای پیچیده تر به کار بردند ، کاستی های آنها مشخص شد. این مدل ها اغلب با کارهایی که نیاز به استدلال عمیق ، سازگاری منطقی و حل مسئله چند مرحله ای داشتند ، دست و پنجه نرم می کردند. برای پرداختن به این چالش ها ، Openai معرفی کرد GPT-4، و تمرکز خود را به سمت تقویت قابلیت های استدلال مدل های خود تغییر داد. این تغییر منجر به توسعه شد O1 وت o3-miniبشر هر دو مدل از روشی به نام زنجیره ای از فکر استفاده کردند که به آنها امکان می داد با استدلال گام به گام پاسخ های منطقی و دقیق تری ایجاد کنند. در حالی که O1 برای نیازهای پیشرفته حل مسئله طراحی شده است ، O3-Mini برای ارائه قابلیت های مشابه به روشی کارآمدتر و مقرون به صرفه تر ساخته شده است. با تکیه بر این بنیاد ، Openai اکنون O3 و O4-Mini را معرفی کرده است که توانایی های استدلال LLM های آنها را بیشتر می کند. این مدل ها برای تولید پاسخ های دقیق تر و خوب تر ، به ویژه در زمینه های فنی مانند برنامه نویسی ، ریاضیات و تجزیه و تحلیل علمی ساخته شده اند-دامنه هایی که دقت منطقی آن بسیار مهم است. در بخش زیر بررسی خواهیم کرد که چگونه O3 و O4-Mini بر پیشینیان خود بهبود می یابند.
پیشرفت های کلیدی در O3 و O4-Mini
قابلیت های استدلال پیشرفته
یکی از پیشرفت های مهم در O3 و O4-Mini توانایی استدلال پیشرفته آنها برای کارهای پیچیده است. بر خلاف مدل های قبلی که پاسخ های سریع را ارائه می دهند ، مدل های O3 و O4-Mini برای پردازش هر فوری زمان بیشتری می گیرند. این پردازش اضافی به آنها امکان می دهد تا دقیق تر استدلال کنند و پاسخ های دقیق تری ایجاد کنند و منجر به بهبود نتایج در معیارها شوند. به عنوان مثال ، O3 بهتر است O1 9 ٪ در livebench.ai، معیار که عملکرد را در چندین کار پیچیده مانند منطق ، ریاضی و کد ارزیابی می کند. در-نیمکت ، که استدلال در کارهای مهندسی نرم افزار را آزمایش می کند ، O3 به یک امتیاز از 69.1 ٪، بهتر از مدل های رقابتی مانند جمینی 2.5 طرفدار، که گلزنی کرد 63.8 ٪بشر در همین حال ، O4-Mini در همان معیار 68.1 ٪ به ثمر رساند و تقریباً همان عمق استدلال را با هزینه بسیار کمتری ارائه می دهد.
ادغام چند حالته: تفکر با تصاویر
یکی از ابتکاری ترین ویژگی های O3 و O4-Mini توانایی آنها در “فکر کردن با تصاویر” است. این بدان معنی است که آنها نه تنها می توانند اطلاعات متنی را پردازش کنند بلکه داده های بصری را مستقیماً در فرآیند استدلال خود ادغام می کنند. آنها می توانند تصاویر را درک و تجزیه و تحلیل کنند ، حتی اگر از کیفیت پایین برخوردار باشند – مانند نت های دستنویس ، طرح ها یا نمودارها. به عنوان مثال ، یک کاربر می تواند نمودار یک سیستم پیچیده را بارگذاری کند ، و مدل می تواند آن را تجزیه و تحلیل کند ، مسائل بالقوه را شناسایی کند یا حتی پیشرفت ها را پیشنهاد کند. این قابلیت شکاف بین داده های متنی و بصری را ایجاد می کند و باعث تعامل بصری و جامع تر با هوش مصنوعی می شود. هر دو مدل می توانند اقداماتی مانند بزرگنمایی در جزئیات و یا چرخش تصاویر را انجام دهند تا آنها را بهتر بشناسند. این استدلال چند مدلی پیشرفت قابل توجهی نسبت به پیشینیان مانند O1 است که در درجه اول مبتنی بر متن بودند. این امکان را برای برنامه های کاربردی در زمینه هایی مانند آموزش ، جایی که کمک های بصری بسیار مهم است ، و تحقیقات ، که در آن نمودارها و نمودارها اغلب برای درک مهم هستند ، باز می کند.
استفاده از ابزار پیشرفته
O3 و O4-Mini اولین مدل های OpenAI هستند که به طور همزمان از تمام ابزارهای موجود در Chatgpt استفاده می کنند. این ابزارها عبارتند از:
- مرور وب: به مدل ها اجازه می دهد تا آخرین اطلاعات را برای پرس و جوهای حساس به زمان بدست آورند.
- اجرای کد پایتون: آنها را قادر می سازد محاسبات پیچیده یا تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهند.
- پردازش و تولید تصویر: افزایش توانایی آنها در کار با داده های بصری.
با استفاده از این ابزارها ، O3 و O4-Mini می توانند مشکلات پیچیده و چند مرحله ای را به طور مؤثر حل کنند. به عنوان مثال ، اگر کاربر سؤالی را که به داده های فعلی نیاز دارد ، بپرسد ، این مدل می تواند برای بازیابی آخرین اطلاعات ، یک جستجوی وب را انجام دهد. به طور مشابه ، برای وظایف مربوط به تجزیه و تحلیل داده ها ، می تواند کد پایتون را برای پردازش داده ها انجام دهد. این ادغام گام مهمی به سمت عوامل هوش مصنوعی خودمختار است که می تواند طیف گسترده تری از کارها را بدون مداخله انسانی انجام دهد. معرفی codex cli ، یک عامل برنامه نویسی با منبع باز و سبک که با O3 و O4-Mini کار می کند ، بیشتر ابزار آنها را برای توسعه دهندگان تقویت می کند.
پیامدها و امکانات جدید
انتشار O3 و O4-Mini پیامدهای گسترده ای در صنایع دارد:
- آموزش: این مدل ها می توانند با ارائه توضیحات دقیق و کمک های بصری ، به دانش آموزان و معلمان کمک کنند و یادگیری تعاملی تر و مؤثرتر باشد. به عنوان مثال ، یک دانش آموز می تواند یک طرح از یک مشکل ریاضی را بارگذاری کند و مدل می تواند یک راه حل گام به گام ارائه دهد.
- تحقیق: آنها می توانند با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های پیچیده ، تولید فرضیه ها و تفسیر داده های بصری مانند نمودارها و نمودارها ، کشف را تسریع کنند ، که برای زمینه هایی مانند فیزیک یا زیست شناسی ارزشمند است.
- صنعت: آنها می توانند فرایندها را بهینه کنند ، تصمیم گیری را بهبود بخشند و تعامل مشتری را با رسیدگی به نمایش داده های متنی و بصری ، مانند تجزیه و تحلیل طرح های محصول یا عیب یابی مسائل فنی ، تقویت کنند.
- خلاقیت و رسانه: نویسندگان می توانند از این مدل ها برای تبدیل طرح های فصل به صفحه داستانی ساده استفاده کنند. نوازندگان با تصاویر با ملودی مطابقت دارند. ویراستاران فیلم پیشنهادات قدم زدن را دریافت می کنند. معماران برنامه های طبقه کشیده شده را به طرح های 3 – D که شامل یادداشت های ساختاری و پایداری است ، تبدیل می کنند.
- دسترسی و ورود به سیستم: برای کاربران نابینا ، مدل ها تصاویر را با جزئیات شرح می دهند. برای کاربران ناشنوا ، آنها نمودارها را به توالی های بصری یا متن زیر تبدیل می کنند. ترجمه آنها از هر دو کلمه و تصاویر به زبان و شکاف های فرهنگی کمک می کند.
- به سمت عوامل خودمختار: از آنجا که مدل ها می توانند وب را مرور کنند ، کد را اجرا کنند و تصاویر را در یک گردش کار پردازش کنند ، پایه و اساس عوامل خودمختار را تشکیل می دهند. توسعه دهندگان یک ویژگی را توصیف می کنند. این مدل کد را می نویسد ، آزمایش می کند و به کار می گیرد. کارگران دانش می توانند جمع آوری داده ها ، تجزیه و تحلیل ، تجسم و گزارش نوشتن را به یک دستیار هوش مصنوعی واحد ارائه دهند.
محدودیت ها و موارد بعدی
علیرغم این پیشرفت ها ، O3 و O4-Mini هنوز هم در اوت 2023 دانش دانش دارند ، که توانایی آنها در پاسخ به جدیدترین رویدادها یا فناوری ها را محدود می کند ، مگر اینکه با مرور وب تکمیل شود. تکرارهای آینده احتمالاً با بهبود مصرف داده های در زمان واقعی به این شکاف می پردازند.
ما همچنین می توانیم انتظار داشته باشیم که پیشرفت بیشتری در عوامل خودمختار هوش مصنوعی داشته باشیم – سیستم هایی که می توانند با حداقل نظارت برنامه ریزی ، عقل ، عمل کنند و به طور مداوم یاد بگیرند. ادغام ابزارها ، مدل های استدلال و سیگنال های دسترسی به داده های در زمان واقعی که ما به چنین سیستمهایی نزدیکتر می شویم.
خط پایین
مدل های جدید OpenAi ، O3 و O4-Mini ، پیشرفت در استدلال ، درک چندمودال و ادغام ابزار را ارائه می دهند. آنها در طیف گسترده ای از کارها دقیق تر ، همه کاره و مفید هستند – از تجزیه و تحلیل داده های پیچیده و تولید کد تا تفسیر تصاویر. این پیشرفت ها این پتانسیل را دارد که به طور قابل توجهی بهره وری را افزایش داده و نوآوری را در صنایع مختلف تسریع کند.
