Según la empresa de inteligencia artificial, entrenó el “modelo OpenAI o1” para dedicar más tiempo a pensar en los problemas antes de que respondan, como lo haría una persona. A través de la capacitación, aprenden a perfeccionar su proceso de pensamiento, probar diferentes estrategias y reconocer sus errores.
El nuevo modelo de IA puede ser utilizado por investigadores de atención médica para anotar datos de secuenciación celular, por físicos para generar fórmulas matemáticas complicadas necesarias para la óptica cuántica y por desarrolladores de todos los campos para construir y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos.
“Hemos desarrollado una nueva serie de modelos de IA diseñados para dedicar más tiempo a pensar antes de responder. Pueden razonar a través de tareas complejas y resolver problemas más difíciles que los modelos anteriores en ciencia, codificación y matemáticas”, añadió la empresa.
En las pruebas, el modelo se desempeña de manera similar a los estudiantes de doctorado en tareas desafiantes de referencia en física, química y biología.
“También descubrimos que sobresale en matemáticas y codificación. En un examen de calificación para la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OMI), GPT-4o resolvió correctamente sólo el 13 por ciento de los problemas, mientras que el modelo de razonamiento obtuvo una puntuación del 83 por ciento”, dijo OpenAI.
Las habilidades de codificación se evaluaron en concursos y alcanzaron el percentil 89 en las competiciones de Codeforces.
Como modelo inicial, aún no tiene muchas de las funciones que hacen que ChatG sea útil, como navegar por la web en busca de información y cargar archivos e imágenes.
Sin embargo, para tareas de razonamiento complejas, este es un avance significativo y representa un nuevo nivel de capacidad de IA.
"Teniendo en cuenta esto, restableceremos el contador a 1 y llamaremos a esta serie OpenAI o1", dijo la compañía.
También ha desarrollado un modelo más económico de la serie de "razonamiento", llamado OpenAI o1-mini, que es un modelo de razonamiento más rápido y particularmente eficaz en la codificación.
Como modelo más pequeño, o1-mini es un 80 por ciento más barato que o1-preview, lo que lo convierte en un modelo potente y rentable para aplicaciones que requieren razonamiento pero no un amplio conocimiento del mundo.
El nuevo modelo de IA puede ser utilizado por investigadores de atención médica para anotar datos de secuenciación celular, por físicos para generar fórmulas matemáticas complicadas necesarias para la óptica cuántica y por desarrolladores de todos los campos para construir y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos.
“Hemos desarrollado una nueva serie de modelos de IA diseñados para dedicar más tiempo a pensar antes de responder. Pueden razonar a través de tareas complejas y resolver problemas más difíciles que los modelos anteriores en ciencia, codificación y matemáticas”, añadió la empresa.
En las pruebas, el modelo se desempeña de manera similar a los estudiantes de doctorado en tareas desafiantes de referencia en física, química y biología.
“También descubrimos que sobresale en matemáticas y codificación. En un examen de calificación para la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OMI), GPT-4o resolvió correctamente sólo el 13 por ciento de los problemas, mientras que el modelo de razonamiento obtuvo una puntuación del 83 por ciento”, dijo OpenAI.
Las habilidades de codificación se evaluaron en concursos y alcanzaron el percentil 89 en las competiciones de Codeforces.
Como modelo inicial, aún no tiene muchas de las funciones que hacen que ChatG sea útil, como navegar por la web en busca de información y cargar archivos e imágenes.
Sin embargo, para tareas de razonamiento complejas, este es un avance significativo y representa un nuevo nivel de capacidad de IA.
"Teniendo en cuenta esto, restableceremos el contador a 1 y llamaremos a esta serie OpenAI o1", dijo la compañía.
También ha desarrollado un modelo más económico de la serie de "razonamiento", llamado OpenAI o1-mini, que es un modelo de razonamiento más rápido y particularmente eficaz en la codificación.
Como modelo más pequeño, o1-mini es un 80 por ciento más barato que o1-preview, lo que lo convierte en un modelo potente y rentable para aplicaciones que requieren razonamiento pero no un amplio conocimiento del mundo.