どうも、カーブミラーです。
今回は、GPT-4oで、OpenAI o1のメカニズムを再現できる？ 論文からPromptを作成してやってみた。
本記事は、ChatGPT（有料版）
で行なっております。画像は
ありません。 あしからず。
ChatGPT等の動作状況を知らせる
OpenAIのステータスページ。
OpenAIステータス
まずは、ニュース。
朝日新聞デジタルによると、
大学生は、文章生成系AIの
利用経験が46.7％だそうな。
やはり、
レポートや論文などの執筆に
使われているようだ。
【ランキング】大学生はChatGPTをどれぐらい利用しているの？ 何に使っているの？
次に、
MicrosoftのTeamsに
リアルタイム翻訳機能が搭載。
日本語含めた9ヶ国語に対応で
2025年初めに提供開始予定。
さて、本題です。
今回は、
GPT-4oで
OpenAI o1のメカニズムを
再現できるのか、
論文をもとにPromptを
作成してみました。
もともとは
こちらのポストを読んだのが
はじまりです。
K.Ishiさんポスト
このポストのもとの論文はこちら。
Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended Solutions
この論文をGPT-4oに読ませて、
Prompt作成を依頼しました。
結果としてできたのが、こちら。
オンライン部分モジュラー最適化問題を設計し、解法を構築する
1. データが逐次的に与えられる状況を想定し、その中で制約付きで価値を最大化する課題を設計してください。
2. 選択に関する制約条件（行列的制約）を明確にし、それをどのようにモデル化するか考えてください。
3. 問題の価値を測定するための部分モジュラー性を持つ目的関数を定義してください。
4. 逐次的な意思決定を支えるアルゴリズムを設計し、その理論的な競合比やパフォーマンスをどのように保証するかを考察してください。
5. アルゴリズムの性能を評価するためのデータセットやシミュレーション環境を設計し、評価指標を定義してください。
6. 結果から導かれる欠点や改善点を抽出し、それに基づいてアルゴリズムを改良してください。
7. 最後に、この手法を他の分野や新しい応用シナリオに展開する可能性を検討し、具体的な応用例を構築してください。
使い方は、
これを送信したあと、
問いを送信するだけです。
今回は
「生成AIの今後について考えて欲しい」
という問いを投げてみました。
GPT-4o（Promptなし）と
o1-previewでも
上記の問いを試したのですが、
当然ながら、回答は違います。
より細かいのは
今回のPromptでした。
o1-previewでは
概要的な回答でした。
本当は、
o1-previewしか解けない問題を
与えるべきなのかもしれませんが
あえて試していません。
こういうのも
あったよ、的なものですので。
みなさんの
作品制作の糧に
なれば、幸いです。
今回は、ここまで。