OpenAI は、ChatGPT のメジャー アップグレード (月額 200 ドルの ChatGPT Pro サービス) を開始する予定であり、今後 2 週間以内に新しい「ストロベリー」モデルを開始する予定です。このモデルの中核は、質問に答える前に 10 ～ 20 秒の思考と情報検索を実行して、AI の計算能力の利用効率を向上させ、より正確なコンテンツを生成する独自の推論方法にあります。現在はテキスト処理のみをサポートしていますが、人間の思考プロセスを模倣するという革新的な試みは注目に値します。
OpenAI は、ChatGPT にメジャー アップグレードを導入しようとしています。月額 200 ドルの ChatGPT Pro が正式にリリースされたと報告されていますが、新しい機能やモデルはまだ導入されていませんが、ユーザーは今後 2 週間で新しいストロベリー モデルを体験できると予想されます。この注目の AI モデルは、ChatGPT に強力な技術サポートを提供するだけでなく、その独自の推論方法で業界の注目を集めるでしょう。
イチゴ モデルの中核となる機能は、人間の思考プロセスを模倣する機能です。この革新的な処理方法は、AI の計算能力の利用効率を向上させ、より正確なコンテンツを生成するように設計されています。
ただし、イチゴモデルは初期段階のテキスト処理のみをサポートしており、まだ GPT-4 の画像および音声処理機能を備えていないことに注意してください。
実際、推論時間を延長し、適応的に調整するこのテクノロジーは、OpenAI において初めてのものではありません。 Google DeepMind はすでにこの分野で詳細な研究を実施し、関連する論文を発表しています。研究者らは、テスト時コンピューティング技術を通じて、大規模な言語モデルのパフォーマンスが大幅に向上し、トレーニング データ セットや推論コンピューティング リソースにおける現在のモデルの限界を突破できることを発見しました。
イチゴ モデルの最適化戦略には主に 2 つのタイプがあります。 1 つ目のタイプは、集中的なプロセス指向の検証報酬モデルに基づいており、モデルは結果を出力するだけでなく、特に複雑な数学的および論理的推論タスクに適した論理的推論プロセスを提供する必要があります。
2 番目の戦略は、以前に生成されたコンテンツに基づいて後続の回答を動的に調整し、複数ラウンドの反復を通じて出力品質を継続的に最適化することです。研究者らが提案した計算最適化戦略は、特定の状況に応じて最適なテスト時の計算方法を選択し、計算効率を大幅に向上させることを目的としています。
ただし、イチゴモデルにもいくつかの課題があります。エラーや幻覚の軽減には優れていますが、10 ～ 20 秒の応答時間はユーザー エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。試用版ユーザーからは、これらのわずかに正確な回答では長い待ち時間を補うのに十分ではないようだというフィードバックがあります。
さらに、高度な機能によりコンピューティング リソースの消費量が増加する可能性があるため、使用コストも増加する可能性があります。ユーザー エクスペリエンスとリソース消費のバランスをとるために、OpenAI はメッセージ送信頻度に上限を設定し、応答時間を短縮するためにより高価なパッケージの発売を検討する場合があります。
全体として、「Strawberry」モデルは、大規模な言語モデルの精度と推論機能を向上させるための OpenAI による有益な試みを表していますが、その 10 ～ 20 秒の応答時間と潜在的なコストの問題については、さらに観察と改善が必要です。 今後の成功は、OpenAI が精度、速度、コストの関係のバランスを効果的に取れるかどうかにかかっています。