OpenAI o3 – OpenAI推出的新一代最强推理模型

OpenAI o3是什么

OpenAI o3模型是继o1之后的新一代推理模型，包括o3和o3-mini。o3在某些情况下接近通用人工智能（AGI），ARC-AGI基准测试得分高达87.5%，远远超过人类平均水平。在2024年美国数学邀请赛中，它在数学和编程任务上表现出色（AIME）得分96.7%，Codeforces得分2727分。o3可以通过“私人思维链”进行自我事实验证和推理，以提高答案的准确性。o3是第一个使用“审查对齐”技术培训的模型，以符合安全原则。o3模型尚未广泛使用，但安全研究人员可以注册和预览o3-mini模型。o3 mini版将于1月底推出，o3完整版将在不久的将来推出。

OpenAI o3的主要功能

• 顶级数学推理能力：O3在复杂的数学问题上表现良好。例如，它在美国AIME数学竞赛中达到了96.7%的准确率，显示了顶级数学家解决问题的能力。
• 编程性能优异：ELO在Codeforces编程竞赛平台上获得2727分，超过顶级程序员，支持复杂任务的代码生成和执行，自动优化代码逻辑，提高开发效率。
• 能够解决科学问题：在GPQA科学基准测试中，O3的准确率达到87.7%，大大超过了人类专家的平均水平(70%)，适用于科研工作中的数据分析和问题建模。
• 透明推理路径：提供一个清晰的推理过程，可以显示每一步的逻辑思维和中间结论，提高决策的可信度和可解释性。
• 高效的多任务处理：支持长上下文输入，可处理复杂的多步指令，适用于编程、科学和多模态问题。
• o3Mini的轻量版：适用于预算有限的应用场景，提供低成本、高效的计算能力，支持函数调用、结构化输出等功能。
• 强大的多模态支持：能够处理文本和图像的混合输入，为视觉推理和跨模态问题解决等多模态推理场景提供强有力的支持。

OpenAI o3的技术原理

• 程序搜索深度学习指导：o3模型的核心机制似乎是在标记空间中搜索和执行自然语言程序。这种方法可能类似于Alphazero的蒙特卡洛树搜索方法，通过评估模型来指导搜索过程。在测试过程中，模型会在可能的思维链空间中搜索，描述解决任务所需的步骤。
• 搜索和执行思维链：o3模型通过生成和执行自己的程序来克服传统大语言模型在处理新问题时的限制。程序本身（思维链）已成为知识重组的具体体现。
• 多模态支持：o3模型可以处理文本和图像的混合输入，为视觉推理和跨模态问题解决等多模态推理场景提供强有力的支持。
• 监督微调（SFT）与强化学习（RL）：OpenAI利用监督微调和人类反馈加强学习进行安全培训。通过加强学习和训练模型，支持模型从例子中学习理想行为，更有效地利用其思维链。
• 审议对齐（Deliberative Alignment）：它是一种直接教授模型安全规范的新型安全评价方法。通过推理用户的输入意图，大大提高了模型识别潜在不安全要求的能力。
• 适应思维时间：o3模型支持低、中、高三种推理时间模式。用户可以根据任务的复杂性灵活调整模型的思维时间，以达到最佳性能。

OpenAI o3的基准测试

• 在ARC-AGI在测试中，o3在高推理能力的设置下获得了87.5%低推理能力设置下的分数也高达o13倍。
• 在编程竞赛Codeforces在高推理设置下，o1的分数为1891，o3可以达到2727低推理设置的分数也超过o1。
• AIME 2024：数学基准测试AIME 2024在中间，o3的精度达到了96.7%
• EpochAI Frontier Math：o3还在陶哲轩全球60多名数学家共同推出了业界最强的数学基准EpochAI Frontier Math创下新纪录，达到分数25.2。而且没有超过2.0的其它模型。

OpenAI o3和o1的区别

• 性能提升：根据SWE-bench Verified代码生成评估基准，o3的准确性分为71.7，超过o1的48.9和o1 preview41.3。在2024年AIME数学竞赛题目测试中，o3的准确性分为96.7，超过o1和o1 83.3和56.7preview。
• 成本：o3在低计算模式下完成每个ARC-AGI任务需要17~20美元，在高计算模式下完成每个任务需要数千美元。
• 安全和对齐：OpenAI正在使用一种新技术“审议对齐”(deliberative alignment)，使o3和其他模型符合其安全原则。o3在做出反应之前被训练成“思考”，可以推理任务并提前计划，并在很长一段时间内执行一系列行动，以帮助找到解决方案。

如何使用OpenAII o3

OpenAI开始向安全研究人员开放o3访问权限。申请截止日期为1月10日。可访问官方链接进行申请。

OpenAI o3的应用场景

• 数学推理与教育：o3模型在复杂的数学问题上表现出色，o3非常适合教育领域，帮助学生解决数学问题，提供解决问题的思路和方法。
• 编程和软件开发：支持复杂任务的代码生成和执行，自动优化代码逻辑，提高开发效率。O3可以帮助开发人员编写、调试和优化代码作为编程助手。
• 科研与数据分析：o3适用于科研工作中的数据分析和问题建模，帮助科学家解决复杂的科学问题。
• 解决多模态问题：o3模型可以处理文本和图像的混合输入，为视觉推理和跨模态问题解决等多模态推理场景提供强有力的支持。o3可以在需要结合视觉信息和文本信息的场景中发挥作用，如图像识别和描述。
• 透明推理路径：o3提供了一个清晰的推理过程，可以显示每一步的逻辑思维和中间结论，提高决策的可信度和可解释性。法律分析、金融风险评估等推理过程的应用场景非常有用。
• 高效多任务处理：O3支持长上下文输入，能够处理复杂的多步指令，适用于解决编程、科学和多模态问题的场景。