OpenAI anunció el jueves el lanzamiento de su serie "Fresas" 🍌 de modelos de IA, diseñados para pasar más tiempo procesando respuestas a consultas en un esfuerzo por resolver problemas difíciles. 🍌
Los modelos son capaces de razonar a través de tareas complejas y pueden resolver problemas más desafiantes que los 🍌 modelos anteriores en ciencia, codificación y matemáticas, según la empresa de IA en un artículo de blog.
OpenAI utilizó 🍌 el nombre en clave Fresa para referirse al proyecto internamente, mientras que etiquetó los modelos anunciados el jueves como o1 🍌 y o1-mini. El o1 estará disponible en ChatGPT y su API a partir del jueves, dijo la empresa. ChatGPT ha 🍌 luchado para reconocer que la palabra "fresa" contiene tres instancias de la letra R.
Noam Brown, un investigador de 🍌 OpenAI centrado en mejorar la capacidad de razonamiento en los modelos de la empresa, confirmó en un mensaje en X 🍌 que los modelos eran los mismos que el proyecto Fresa.
"Estoy emocionado de compartir con ustedes el fruto de 🍌 nuestro esfuerzo en OpenAI para crear modelos de IA capaces de un razonamiento realmente general", escribió Brown.
En su 🍌 artículo de blog, OpenAI dijo que el modelo o1 obtuvo una puntuación del 83% en el examen de clasificación para 🍌 la Olimpiada Internacional de Matemáticas, en comparación con el 13% para su modelo anterior, GPT-4o.
🍌 La empresa también informó que el modelo mejoró el rendimiento en preguntas de programación competitiva y superó la precisión de 🍌 un PhD de nivel humano en un banco de problemas científicos.
Brown dijo que los modelos lograron estas puntuaciones 🍌 incorporando una técnica conocida como "cadena de pensamiento" de razonamiento, que involucra descomponer problemas complejos en pasos lógicos más pequeños. 🍌
Los investigadores han notado que el rendimiento de los modelos de IA en problemas complejos tiende a mejorar cuando 🍌 se ha utilizado este enfoque como técnica de indicación. Ahora, OpenAI ha automatizado esta capacidad para que los modelos puedan 🍌 descomponer problemas por sí mismos, sin indicación del usuario, afirmó la empresa en su artículo de blog.
"Entrenamos a 🍌 estos modelos para que pasen más tiempo pensando en problemas antes de responder, similar a cómo lo haría una persona. 🍌 A través del entrenamiento, aprenden a refinar su proceso de pensamiento, probar diferentes estrategias y reconocer sus errores", dijo OpenAI. 🍌