OpenAI o1-preview: Das neue KI-Modell, das mitdenkt

Für Entwickler, die eine effizientere Lösung suchen, stellt OpenAI o1-mini vor, ein schnelleres und kosteneffektiveres Modell, das sich bei Programmieraufgaben auszeichnet. Diese abgespeckte Version von o1 ist 80 % günstiger als das o1-Preview-Modell und damit eine ausgezeichnete Wahl für Anwendungen, die starke Argumentationsfähigkeiten erfordern, ohne dass dafür umfangreiches Weltwissen erforderlich ist. Darüber hinaus ist o1-mini fast viermal so schnell wie das o1-Preview-Modell, was zu kürzeren Reaktionszeiten und höherer Produktivität führt. Mit o1-mini können Entwickler von verbessertem Reasoning in einer leichter zugänglichen und konstengünstigen Weise profitieren, was innovative Projekte ohne große Kosten ermöglicht.

Der Begriff „chain of thought“ bezieht sich auf einen Vorgehensweise in KI-Modellen, bei dem das System komplexe Probleme in kleinere, aufeinander folgende Schritte zerlegt, um zu einer Lösung zu gelangen. Anstatt eine schnelle, einmalige Antwort zu geben, folgt das Modell einem schrittweisen Prozess, ähnlich wie der Mensch ein Problem durchdenkt. Dadurch kann das Modell jeden Teil der Aufgabe einzeln angehen, was zu genaueren und durchdachteren Antworten führt. Mit dieser Methode kann die KI kompliziertere Aufgaben bewältigen, potenzielle Fehler aufdecken und eigene Überlegungen klarer erläutern. Im Wesentlichen ermöglicht die Denkkette den Modellen ein logischeres und methodischeres Denken, was ihre Leistung bei Aufgaben verbessert, die tiefgreifende Überlegungen oder mehrstufige Problemlösungen erfordern.

Veranschaulichen wir uns, wie "chain of thought" reasoning funktioniert, anhand eines Beispiels:

Frage:

Wenn ein Zug mit 60 Meilen pro Stunde fährt und die Entfernung zum Ziel 180 Meilen beträgt, wie lange dauert die Fahrt?

Gedankenkette:

Schritt 1: Der Zug fährt mit einer Geschwindigkeit von 60 Meilen pro Stunde.

Schritt 2: Die Gesamtentfernung zum Zielort beträgt 180 Meilen.

Schritt 3: Um die Zeit zu ermitteln, können wir die Formel verwenden: Zeit = Entfernung ÷ Geschwindigkeit.

Schritt 4: Setze die Zahlen ein: Zeit = 180 Meilen ÷ 60 Meilen pro Stunde.

Schritt 5: Das Ergebnis ist 3 Stunden.

Endgültige Antwort: Die Fahrt wird 3 Stunden dauern.

In diesem Beispiel gibt die KI nicht einfach die Antwort „3 Stunden“, sondern zerlegt das Problem in kleinere Schritte, die sie jeweils durchdenkt. Dieser Denkprozess gewährleistet nicht nur die richtige Antwort, sondern macht es auch für den Menschen einfacher, der Logik zu folgen und zu sehen, wie die Lösung zustande gekommen ist.

Nach Angaben von OpenAI konnte GPT-4o in einem kürzlich durchgeführten Test, der auf Qualifikationsfragen der Internationalen Mathematik-Olympiade (IMO) basierte, nur 13 % der Aufgaben lösen, während das neue o1 eine bemerkenswerte Erfolgsquote von 83 % erreichte. Obwohl o1 noch ein frühes Modell ist und einige der benutzerfreundlichen Funktionen von ChatGPT fehlen - wie z. B. das Browsen im Internet und das Hochladen von Dateien oder Bildern - übertrifft es GPT-4o bei Aufgaben, die fortgeschrittenes logisches Denken erfordern, deutlich. Obwohl GPT-4o im Moment für alltägliche Aufgaben praktischer ist, stellt o1 einen großen Fortschritt in der Fähigkeit der KI dar, komplexe Aufgaben zu bewältigen und schwierigere Probleme zu lösen. 

Darüber hinaus rangiert OpenAI o1 im 89. Perzentil bei kompetitiven Programmierherausforderungen und zeigt außergewöhnliche Leistungen bei standardisierten Tests und übertrifft die Genauigkeit eines menschlichen Doktoranden bei Benchmarks für Physik, Biologie und Chemie. 

Dieser Fortschritt in der Denkleistung ist der Grund, warum OpenAI beschlossen hat, seine Modellnamen mit der Einführung von o1 neu zu benennen und damit ein neues Kapitel in der KI-Entwicklung zu beginnen.

Im Folgenden finden Sie einen detaillierten Vergleich der technischen Aspekte der beiden OpenAI-Modelle:

o1 eignet sich besonders für Aufgaben, die fortgeschrittenes logisches Denken erfordern und ist damit ideal für Bereiche wie Wissenschaft, Mathematik und Programmierung. Dank seiner Fähigkeit, komplexe Probleme mit Klarheit zu durchdenken, kann es Herausforderungen bewältigen, die mehrere Schritte oder eine komplizierte Logik beinhalten. Ganz gleich, ob Sie an wissenschaftlichen Forschungen arbeiten, Software entwickeln oder mathematische Daten analysieren, die Argumentationsfähigkeiten von o1 helfen Ihnen dabei, effizient durch diese Komplexitäten zu navigieren. Dies macht es zu einem ausgezeichneten Werkzeug für Fachleute, die mit hochtechnischen und intellektuell anspruchsvollen Arbeiten zu tun haben.

OpenAI o1 kostet $15 pro Million Input-Token und $60 pro Million Output-Token, während das günstigere OpenAI o1-mini $3 pro Million Input-Token und $12 für Output-Token kostet. Auf der anderen Seite bietet GPT-4o eine viel niedrigere Rate von 2,50 $ für Input-Token und 10 $ für Output-Token. Während die GPT-4o-Modelle deutlich kostengünstiger sind, könnten die OpenAI's o1-Modelle die bessere Wahl sein, wenn höhere Argumentationsfähigkeiten erforderlich sind. 

Die Veröffentlichung von o1 ist definitiv ein großer Sprung nach vorn in der KI-Entwicklung. Anstatt einfach nur größere Modelle zu entwickeln, bauen wir jetzt spezialisierte Tools, die mehr wie menschliche Experten denken können. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass o1 bei der Bewältigung komplexer Probleme in den Bereichen Wissenschaft, Mathematik und Programmierung überragend ist, weil es Probleme Schritt für Schritt durchdenken kann. GPT-4o hingegen ist auf Geschwindigkeit ausgelegt und liefert schnellere und effizientere Antworten, wenn die Zeit drängt. Verschiedene KI-Modelle haben unterschiedliche Stärken, so dass Unternehmen und Nutzer dasjenige wählen sollten, das ihren Anforderungen am besten entspricht. Dieser Wandel verdeutlicht, dass KI immer vielseitiger und menschenähnlicher wird und in der Lage ist, eine Vielzahl von Herausforderungen effektiver zu bewältigen.