Introduction au modèle OpenAI o3 OpenAI o3 est le modèle de raisonnement le plus avancé d'OpenAI.En tant que modèle phare de la série O, ce modèle établit de nouvelles références de performances dans la résolution de problèmes complexes, l'analyse interdomaine et les tâches de raisonnement visuel, et est particulièrement efficace dans les flux de travail en plusieurs étapes qui nécessitent un raisonnement logique approfondi. Il est parfaitement adapté aux requêtes complexes nécessitant une analyse multidimensionnelle et dont les réponses peuvent ne pas être immédiatement évidentes. Il est particulièrement performant pour les tâches visuelles telles que l'analyse d'images, de diagrammes et de graphiques. Lors d'évaluations réalisées par des experts externes, o3 a commis moins d'erreurs critiques qu'OpenAI o1 sur des tâches concrètes difficiles, particulièrement performant dans des domaines tels que la programmation, le conseil et l'idéation créative. Les premiers testeurs ont souligné sa rigueur analytique en tant que partenaire de réflexion et sa capacité à générer et à évaluer de manière critique de nouvelles hypothèses, notamment en biologie, en mathématiques et en ingénierie. Fonctionnalités principales :La fonction de raisonnement multimodal o3 permet pour la première fois la construction conjointe d'images et de textes : elle prend en charge l'analyse sémantique d'entrées visuelles de faible qualité, telles que des croquis sur tableau blanc et des schémas de manuels scolaires. La fonction de traitement dynamique d'images (rotation, mise à l'échelle et transformation du système de coordonnées en temps réel) affiche une précision de 86,8% au test de résolution de problèmes visuels de niveau universitaire de la MMMU, soit une amélioration de 21% par rapport à la génération précédente.La figure ci-dessous montre les données de performance publiées par le journal officiel. Journal officiel :https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/ Innovation technologique : - Vérification de la loi d'expansion du calcul : Grâce à une expansion du calcul d'entraînement multipliée par 10, la loi selon laquelle les performances d'inférence continuent de s'améliorer avec les ressources de calcul est vérifiée - Apprentissage par renforcement des appels d'outils : modèles de formation pour déterminer de manière autonome quand utiliser les outils et capacités de traitement de scènes ouvertes améliorées par 37% -Optimisation du contexte de mémoire : prise en charge de la référence des connaissances à travers les cycles de conversation et amélioration de la pertinence des réponses personnalisées par 28% Système de sécurité: -Formation à la classification des risques : 12 nouveaux types de stratégies de déni spéciales, y compris les menaces biologiques et les attaques de jailbreak, etc. - Cadre de surveillance explicable : création de moniteurs LLM basés sur des spécifications de sécurité lisibles par l'homme, avec un taux de reconnaissance du dialogue sur les risques biologiques de 99% -Système d'évaluation à trois niveaux : grâce à l'évaluation des risques liés à la biochimie/cybersécurité/évolution de l'IA, tous les indicateurs sont inférieurs au seuil de « risque élevé » Parallèlement, le responsable a également dévoilé l'orientation de développement du modèle OpenAI : il intègre les capacités de raisonnement professionnel de la série O aux capacités conversationnelles plus naturelles et aux outils d'utilisation de la série GPT. Grâce à ces avantages,Les futurs modèles prendront en charge des conversations fluides et naturelles, ainsi qu’une utilisation proactive des outils et des capacités avancées de résolution de problèmes.
