Cập nhật ngày 17 tháng 9 năm 2024: Giới hạn tốc độ hiện là 50 truy vấn mỗi tuần cho o1-preview và 50 truy vấn mỗi ngày cho o1-mini.

Chúng tôi đã phát triển một loạt mô hình AI mới được thiết kế để dành nhiều thời gian hơn cho việc suy nghĩ trước khi phản hồi. Chúng có thể lý luận thông qua các nhiệm vụ phức tạp và giải quyết các vấn đề khó hơn so với các mô hình trước đây trong khoa học, mã hóa và toán học.

Hôm nay, chúng tôi phát hành phiên bản đầu tiên của loạt bài này trong ChatGPT và API của chúng tôi. Đây là bản xem trước và chúng tôi mong đợi các bản cập nhật và cải tiến thường xuyên. Cùng với bản phát hành này, chúng tôi cũng bao gồm các đánh giá cho bản cập nhật tiếp theo, hiện đang được phát triển.

Nó hoạt động như thế nào

Chúng tôi đã đào tạo những mô hình này để dành nhiều thời gian hơn để suy nghĩ thấu đáo về các vấn đề trước khi chúng phản hồi, giống như một con người. Thông qua đào tạo, chúng học cách tinh chỉnh quá trình suy nghĩ của mình, thử các chiến lược khác nhau và nhận ra lỗi của mình. 

Trong các thử nghiệm của chúng tôi, bản cập nhật mô hình tiếp theo hoạt động tương tự như các sinh viên tiến sĩ trong các nhiệm vụ chuẩn mực đầy thách thức về vật lý, hóa học và sinh học. Chúng tôi cũng thấy rằng nó vượt trội về toán học và mã hóa. Trong kỳ thi tuyển chọn cho Kỳ thi Olympic Toán học Quốc tế (IMO), GPT-4o chỉ giải đúng 13% các bài toán, trong khi mô hình lý luận đạt 83%. Khả năng mã hóa của họ đã được đánh giá trong các cuộc thi và đạt đến phần trăm thứ 89 trong các cuộc thi Codeforces. Bạn có thể đọc thêm về điều này trong bài đăng nghiên cứu kỹ thuật của chúng tôi .

Là một mô hình ban đầu, nó vẫn chưa có nhiều tính năng giúp ChatGPT hữu ích, như duyệt web để tìm thông tin và tải lên tệp và hình ảnh. Đối với nhiều trường hợp phổ biến, GPT-4o sẽ có khả năng hơn trong tương lai gần.

Nhưng đối với các tác vụ lý luận phức tạp thì đây là một tiến bộ đáng kể và thể hiện một cấp độ mới về khả năng AI. Với điều này, chúng tôi đang đặt lại bộ đếm về 1 và đặt tên cho chuỗi này là OpenAI o1.

Sự an toàn

Là một phần trong quá trình phát triển các mô hình mới này, chúng tôi đã đưa ra một phương pháp đào tạo an toàn mới, khai thác khả năng lý luận của chúng để khiến chúng tuân thủ các nguyên tắc về an toàn và căn chỉnh. Bằng cách có thể lý luận về các quy tắc an toàn của chúng tôi trong bối cảnh, chúng có thể áp dụng chúng hiệu quả hơn. 

Một cách chúng tôi đo lường mức độ an toàn là bằng cách kiểm tra xem mô hình của chúng tôi có tiếp tục tuân thủ các quy tắc an toàn của nó tốt như thế nào nếu người dùng cố gắng vượt qua chúng (được gọi là “bẻ khóa”). Trong một trong những bài kiểm tra bẻ khóa khó nhất của chúng tôi, GPT-4o đạt 22 điểm (trên thang điểm từ 0-100) trong khi mô hình o1-preview của chúng tôi đạt 84 điểm. Bạn có thể đọc thêm về điều này trong thẻ hệ thống và bài đăng nghiên cứu của chúng tôi .

Để phù hợp với các khả năng mới của các mô hình này, chúng tôi đã tăng cường công tác an toàn, quản trị nội bộ và hợp tác với chính quyền liên bang. Điều này bao gồm các thử nghiệm và đánh giá nghiêm ngặt bằng Khung chuẩn bị của chúng tôi(mở trong cửa sổ mới), nhóm đỏ tốt nhất trong lớp và các quy trình đánh giá cấp hội đồng quản trị, bao gồm cả Ủy ban An toàn & Bảo mật của chúng tôi.

Để thúc đẩy cam kết của chúng tôi đối với sự an toàn của AI, gần đây chúng tôi đã chính thức hóa các thỏa thuận với Viện An toàn AI của Hoa Kỳ và Vương quốc Anh. Chúng tôi đã bắt đầu vận hành các thỏa thuận này, bao gồm cấp cho các viện quyền truy cập sớm vào phiên bản nghiên cứu của mô hình này. Đây là bước đầu tiên quan trọng trong quan hệ đối tác của chúng tôi, giúp thiết lập một quy trình nghiên cứu, đánh giá và thử nghiệm các mô hình trong tương lai trước và sau khi phát hành công khai.

Dành cho ai

Những khả năng lý luận nâng cao này có thể đặc biệt hữu ích nếu bạn đang giải quyết các vấn đề phức tạp trong khoa học, mã hóa, toán học và các lĩnh vực tương tự. Ví dụ, o1 có thể được các nhà nghiên cứu chăm sóc sức khỏe sử dụng để chú thích dữ liệu giải trình tự tế bào, các nhà vật lý sử dụng để tạo ra các công thức toán học phức tạp cần thiết cho quang học lượng tử và các nhà phát triển trong mọi lĩnh vực sử dụng để xây dựng và thực hiện quy trình làm việc nhiều bước. 

OpenAI o1-mini

Dòng o1 vượt trội trong việc tạo và gỡ lỗi mã phức tạp một cách chính xác. Để cung cấp giải pháp hiệu quả hơn cho các nhà phát triển, chúng tôi cũng đang phát hành OpenAI o1-mini , một mô hình suy luận nhanh hơn, rẻ hơn và đặc biệt hiệu quả trong việc mã hóa. Là một mô hình nhỏ hơn, o1-mini rẻ hơn 80% so với o1-preview, khiến nó trở thành một mô hình mạnh mẽ, tiết kiệm chi phí cho các ứng dụng yêu cầu suy luận nhưng không cần kiến ​​thức rộng về thế giới. 

Cách sử dụng OpenAI o1

Người dùng ChatGPT Plus và Team sẽ có thể truy cập các mô hình o1 trong ChatGPT bắt đầu từ hôm nay. Cả o1-preview và o1-mini đều có thể được chọn thủ công trong trình chọn mô hình và khi ra mắt, giới hạn tỷ lệ hàng tuần sẽ là 30 tin nhắn cho o1-preview và 50 cho o1-mini. Chúng tôi đang nỗ lực tăng các tỷ lệ đó và cho phép ChatGPT tự động chọn đúng mô hình cho một lời nhắc nhất định.

Người dùng ChatGPT Enterprise và Edu sẽ được truy cập vào cả hai mô hình bắt đầu từ tuần tới. 

Các nhà phát triển đủ điều kiện sử dụng API bậc 5 (mở trong cửa sổ mới)có thể bắt đầu tạo mẫu với cả hai mô hình trong API ngay hôm nay với giới hạn tốc độ là 20 RPM. Chúng tôi đang nỗ lực tăng các giới hạn này sau khi thử nghiệm thêm. API cho các mô hình này hiện không bao gồm chức năng gọi hàm, phát trực tuyến, hỗ trợ thông báo hệ thống và các tính năng khác. Để bắt đầu, hãy xem tài liệu API(mở trong cửa sổ mới).

Chúng tôi cũng đang có kế hoạch cung cấp quyền truy cập o1-mini cho tất cả người dùng ChatGPT miễn phí . 

Tiếp theo là gì

Đây là bản xem trước sớm của các mô hình lý luận này trong ChatGPT và API. Ngoài các bản cập nhật mô hình, chúng tôi dự kiến ​​sẽ thêm chức năng duyệt, tải tệp và hình ảnh, cùng các tính năng khác để giúp chúng hữu ích hơn với mọi người. 

Chúng tôi cũng có kế hoạch tiếp tục phát triển và phát hành các mô hình trong dòng GPT, bên cạnh dòng OpenAI o1 mới.