OpenAI 官方网站上发布了关于 OpenAI o1 系列模型的介绍。这个系列的模型旨在解决复杂问题，训练模型在回应之前花更多时间思考问题，类似于人类的思考方式。通过训练，它们学会了完善自己的思维过程，尝试不同的策略，并识别自己的错误。这些模型在科学、编程和数学领域的复杂任务上表现出色，比以往的模型有显著提升。
以下是一些关键点：
工作原理：这些模型被训练成在回应之前更深入地思考问题，通过训练学习优化思考过程，尝试不同的策略，并识别错误。 性能：在测试中，新模型在物理、化学和生物学的挑战性基准任务上的表现与博士生相当。在国际数学奥林匹克竞赛的资格赛中，GPT-4o 正确解答了 13% 的问题，而推理模型的得分为 83%。在编程方面，它们在 Codeforces 竞赛中达到了第 89 百分位。 安全性：开发这些新模型时，OpenAI 引入了新的安全训练方法，利用模型的推理能力使其遵循安全和对齐指南。在“越狱”测试中，o1-preview 模型的得分为 84 分（满分 100 分），显著高于 GPT-4o 的 22 分。 目标用户：这些增强的推理能力对于在科学、编程、数学等领域解决复杂问题的用户特别有用。 OpenAI o1-mini：为了为开发者提供更高效的解决方案，OpenAI 还发布了 OpenAI o1-mini，这是一个更快、更便宜的推理模型，特别适合编程。 如何使用：ChatGPT Plus 和 Team 用户从今天开始可以在 ChatGPT 中访问 o1 模型。ChatGPT Enterprise 和 Edu 用户将从下周开始获得访问权限。API 用户也可以开始使用这些模型进行原型设计。
根据网页内容，OpenAI o1 系列模型在以下领域有显著的性能提升：
科学：模型在科学领域的复杂任务上表现出色，能够处理科学问题和数据分析。 编程：在编程方面，o1 系列模型在编码和调试复杂代码方面有显著提升。它们在 Codeforces 竞赛中的编程能力达到了第 89 百分位。 数学：在数学问题解决方面，o1 系列模型表现突出。例如，在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的资格赛中，相比于 GPT-4o 正确解答了 13% 的问题，推理模型的得分为 83%。 复杂问题解决：o1 系列模型被设计用于花费更多时间思考并通过推理来解决复杂问题，这使得它们在需要深入分析和逻辑推理的任务上表现出色。 安全性和对齐：在遵循安全和对齐指南方面，o1 系列模型通过新的安全训练方法，能够更有效地应用安全规则，这在“越狱”测试中的得分上得到了体现。 特定应用：o1 系列模型在特定应用中也有显著性能提升，例如，它们可以被用于医疗研究中的细胞序列数据注释，物理学家生成量子光学所需的复杂数学公式，以及开发者构建和执行多步骤工作流程。
图片来源:OpenAI
根据网页内容，OpenAI o1 系列模型在编程和数学问题解决方面的具体改进包括：
代码生成和调试：o1 系列模型在准确生成和调试复杂代码方面表现出色。它们能够理解和生成复杂的编程逻辑，这对于开发者在构建和优化软件时非常有用。 竞赛表现：在编程竞赛方面，o1 系列模型在 Codeforces 等编程竞赛中的表现达到了第 89 百分位，这显示了它们在解决编程问题上的高效率和准确性。
问题解决率：在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的资格赛中，相比于 GPT-4o 正确解答了 13% 的问题，o1 系列模型的得分为 83%，这表明了它们在解决数学问题上的巨大提升。 复杂问题处理：o1 系列模型能够处理更复杂的数学问题，包括但不限于高级代数、几何、微积分等，这对于需要深入数学分析的领域（如科学研究、工程计算等）非常有价值。
深入思考：o1 系列模型被训练以在回应之前更深入地思考问题，这使得它们能够尝试不同的策略并优化解决方案。 错误识别与修正：通过训练，这些模型学会了识别并修正自己的错误，这是提高问题解决准确性的关键因素。
安全规则遵循：o1 系列模型在遵循安全和对齐指南方面表现出更高的能力，这在“越狱”测试中的得分上得到了体现，o1 系列模型的得分为 84 分（满分 100 分），远高于前一代模型。
图片来源:OpenAI
如何使用 OpenAI o1?
ChatGPT Plus 和 Team 用户今天起将能够在 ChatGPT 中访问 o1 模型。o1-preview 和 o1-mini 都可以在模型选择器中手动选择，启动时，o1-preview 的每周消息限制为 30 条，o1-mini 为 50 条。我们正在努力提高这些限制，并使 ChatGPT 能够自动选择适合给定提示的正确模型。
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