9月10日火曜日、有名なテクノロジーおよびビジネスメディアであるThe Informationが、モデルをテストした複数の関係者の話として報じたところによると、時代の最前線に立つ「AIの寵児」であるOpenAIは、最新の人工知能をリリースする予定であるという。今後 2 週間で、ChatGPT が提供するサービスの一部として「Strawberry」と呼ばれるインテリジェンスが提供されます。これは2週間前に噂されていた「秋のリリース」（9月から11月）よりも早い。
上記レポートでは、推論能力に重点を置いた人工知能「Strawberry」のリリース前後において、解決すべき緊急課題がいくつかあると述べているが、一見「急いで起動した」ように見えることは、OpenAIが激しい危機を感じていることを示しているようだ大規模言語モデル駆動型製品の分野における競争圧力にさらされており、数か月間市場が待ち望んでいた最近のイチゴ プロジェクトを使用することで、ChatGPT が 2 年間のほとんどで享受してきた勢いを取り戻すことができます。発売以来。
2週間前、OpenAIがチャットロボットビジネスを促進するために「Strawberry」推論人工知能モデルの立ち上げを加速したというニュースがあった。 AI検索で有名なパープレクシティのCEOが、OpenAIの最新モデル「Strawberry」を事前に使用していたことを示唆したと4週間前に報じられた。
Wall Street Newsは、5月の時点でOpenAIが謎のコードネーム「Strawberry」プロジェクトを開発しているという噂があったと報じた。 2 か月前の 7 月 13 日、「Strawberry」は OpenAI によって開発中の新しい人工知能モデルであり、より高度な推論機能を提供して汎用人工知能 (agi) への大きなブレークスルーを形成することを期待しているというニュースがありました。具体的には、強化された推論機能により、「Strawberry」モデルは、これまでの AI モデルを「困難」にしていた複雑な科学的および数学的問題をより適切に処理できるようになり、大規模言語モデル (LLM) がユーザーの複雑なクエリに基づいて回答を生成できるようになります。 , 自律的かつ確実にインターネットを閲覧し、OpenAI で定義されている「詳細な調査」を実施することを事前に計画することもできます。
コメンテーターは一般に、OpenAIの「Strawberry プロジェクト」が人工知能における次の大きなブレークスルーになると期待されていると考えています。より高度な推論機能は、テクノロジーがユーザーからの段階的なプロンプトに依存するのではなく、より複雑なタスクを「自律的に」実行できることを意味します。人間のような知能を追求する上で、推論は常に AI の最も困難な問題の 1 つであり、推論機能を備えた AI モデルは、数学とプログラミングの能力を向上させるだけでなく、科学研究に革命をもたらし、ヘルスケアや医療などの複雑な分野での意思決定を強化することができます。金融を強化し、技術革新を加速します。
「Strawberry」はChatGPTの一部としてリリースされていますが、独立した製品でもあり、ChatGPTの動作をサポートするために顧客が選択したAIモデルのドロップダウンメニューに含まれる可能性があると報告されています。形式と価格モデルはまだ不明です。
通常の会話型 AI とは異なり、「Strawberry」はユーザーのプロンプトにすぐに答えるのではなく、10 ～ 20 秒間「考え」てから応答します。複雑なクエリや複数の実行ステップを必要とするクエリの場合、「Strawberry」は既存の GPT-4o バージョンよりも使いやすく、ユーザーが ChatGPT に「最終的な答えに到達するために中間推論ステップを完了する」ように明示的に指示する必要がありません。およびその他の追加アクション。
一部のアナリストは、これは「ストロベリー」がより知的なアシスタントとなり、数学的問題の解決やコーディングがより上手になるだけでなく、製品マーケティング戦略のブレーンストーミングなど、より「主観的な」ビジネスタスクもより得意になることを意味すると述べている。また、このような創造的なタスクでは、モデルは週ごとの実行計画の生成など、ユーザーの企業ニーズにより具体的な、より詳細な提案を提供します。
ただし、すべてが順調にリリースされたと仮定すると、初期バージョンでは、「Strawberry」はテキスト情報の受信と生成のみが可能で、画像の受信と生成はできません。これは、他の OpenAI モデルのような「マルチモーダル」機能を備えていないことを意味します。 「欠点」のひとつ。
同時に、「思考」段階は AI の間違いを回避するのに役立ち、ユーザーの質問に包括的に答える方法を予測できますが、このモデルをテストした一部の人々は、いくつかの単純な質問によっても Strawberry が「考え」てしまい、すぐに答えられなくなる可能性があると述べました。 ; 回答の質はわずかに向上するだけで、余分に待つ価値はありません。また、新しい質問に回答する前にユーザーとの以前のチャットを覚えて統合できないことがあります。
価格に関しては、 ChatGPT Plusの現在の有料価格が月額20ドルであるというニュースが先週ありましたが、OpenAIは「Strawberry」や「Orion」などの「ChatGPT 5」として知られる新しい大型モデルの草案を検討しています。月額 2,000 ドルの支払いは、価格の 100 倍の増加に相当します。アナリストらは、OpenAIがこのような高価格帯を検討できるのは主に資金不足、十分に強力な新製品、そして数億人のユーザーのせいだと考えている。OpenAIの最高経営責任者（CEO）サム・アルトマン氏は今年初め、「人工知能分野における進歩の最も重要な方向性は推論能力だろう」と述べた。
「Strawberry」プロジェクトは、昨年発表されたOpenAI「Q*」計画と考えられており、社内では画期的なプロジェクトとみなされている。このデモンストレーションを見た人々は、現在の商用AIモデルでは解決できない科学的および数学的難題に答えることができたと述べた。
OpenAIは8月11日、将来のAI開発に向けた5段階のロードマップを示した。第1段階は現在の会話言語を備えたAIチャットボット、第2段階は人間レベルの問題解決能力を備えた「リーズナー」である。自律的な行動ができる「エージェント」（aiエージェント）、発明を支援できる「イノベーター」、組織的な仕事を遂行できる「オーガナイザー」が続きます。
「 Strawberry」は、 OpenAI が第 2 レベルの AI を達成するための鍵となる可能性が高く、成功すると、 AI の機能の限界を再定義し、複雑なタスクを自律的に実行し、複雑な問題を独立して解決し、出力コンテンツを検証して、人間の一歩を表現します。一般人工知能 (AGI) に近い。推論に重点を置いた「Strawberry」は、次世代AIモデル「Orion」やChatGPT 5の基礎を築く唯一の方法かもしれない。
ソフトウェア開発会社Technology Riversの創設者兼最高経営責任者（CEO）であるガーゼンファー・マンスール氏は、「Strawberry」プロジェクトにおいて、OpenAIによる人間の推論レベルの追求は技術的な奇跡であるだけでなく、境界を打ち破り、あらゆる分野で新たな可能性を呼び起こすことができると指摘した。分野。たとえば、ビジネス分野では、人工知能はサプライチェーンの管理方法を大きく変え、市場動向を非常に正確に予測し、顧客体験を大幅にパーソナライズできるようになります。
一般ユーザーのレベルでも、ユーザーエクスペリエンスが向上します。たとえば、推論機能を備えた AI モデルは、より最適化された旅行計画や健康に関する推奨事項を提供するだけでなく、ユーザーの消費習慣を分析し、完全にカスタマイズされた予算計画を作成することもできます。 、より賢いアシスタントになりましょう。
全体として、理想的なシナリオでは、Strawberry は現在の AI モデルの能力を超えて問題やタスクを解決し、「既存のチャットボットを上回る」「詳細な調査」を実行できるようになります。
他のアナリストは、「ストロベリー」計画はより多くの資金を調達することを目的としており、OpenAIはコードネーム「オリオン」という次世代の最先端モデルの開発を支援する必要があると指摘した。さらに、 Orion モデル用の高品質の合成トレーニング データの生成は、Strawberry の主要なアプリケーションの 1 つと考えられています。「インターネット上のトレーニング データのほとんどが使い果たされているため、これは重要です」。
AI モデルが依存する大規模なデータセットには、バイアスやエラーが発生しやすい場合や、不完全または不正確な情報が含まれる場合があります。 Project Strawberry によって生成された高品質の合成データは、現実世界のデータセットのギャップを埋め、より包括的で包括的でバランスの取れたトレーニング セットを提供できます。
多くの人は、合成データを使用することで、将来の人工知能モデルがより中立的かつ公平になり、ノイズ、幻覚、無関係な情報が削減され、それによってトレーニングの効率とモデルの精度が向上すると信じています。
Project Strawberry は、推論、論理、既知のことに基づいて研究を計画および実施する能力を向上させ、モデルが自律的に実験を実施し、データを分析し、新しい仮説を立てることを可能にします。これは、新薬の発見などの科学的進歩につながる可能性があります。これらのモデルは、パーソナライズされた教育を提供し、教育コンテンツやインタラクティブなコースを作成することもできます。
事情に詳しい関係者によると、「Strawberry」プロジェクトには特殊な「ポストトレーニング」手法が含まれている。つまり、生成AIモデルが大規模なデータセットで事前トレーニングされた後、モデルはさらに調整されて、そのモデルの性能が向上するという。特定のタスクでのパフォーマンス。これは、2022年にスタンフォード大学が開発した「Self-Taught Reasoner」（STaR）手法に似ています。
STaR の作成者の 1 人でスタンフォード大学教授のノア・グッドマン氏は、STaR を使用すると、AI モデルが独自のトレーニング データを反復的に作成し、理論的には、より高いレベルの知能に自らを「導く」ことができるとかつて述べました。言語モデルが人間を超えた知性を実現できるようにします。しかし彼はまた、「これは刺激的であると同時に恐ろしいことであり、人間は自分たちの状況について真剣に考える必要がある」とも認めた。