2025 년 4 월 16 일, Openai 출시된 고급 추론 모델의 업그레이드 된 버전. O3 및 O4-Mini라는이 새로운 모델은 각각 전임자 O1 및 O3-Mini보다 개선을 제공합니다. 최신 모델은 향상된 성능, 새로운 기능 및 더 큰 접근성을 제공합니다. 이 기사는 O3 및 O4-MINI의 주요 이점을 탐색하고 주요 기능을 설명하며 AI 응용 프로그램의 미래에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대해 설명합니다. 그러나 우리가 O3와 O4-Mini를 구별하는 이유에 대해 다이빙하기 전에 OpenAi의 모델이 시간이 지남에 따라 어떻게 진화했는지 이해하는 것이 중요합니다. 점점 더 강력한 언어와 추론 시스템을 개발하기위한 Openai의 여정에 대한 간단한 개요로 시작하겠습니다.
Openai의 대형 언어 모델의 진화
Openai의 대형 언어 모델 개발은 시작되었습니다 GPT-2 그리고 GPT-3유창하고 상황에 맞는 텍스트를 생성하는 능력으로 인해 Chatgpt를 주류 용도로 가져 왔습니다. 이 모델은 요약, 번역 및 질문 답변과 같은 작업에 널리 채택되었습니다. 그러나 사용자가 더 복잡한 시나리오에 적용함에 따라 결점이 분명해졌습니다. 이 모델들은 종종 깊은 추론, 논리적 일관성 및 다단계 문제 해결이 필요한 작업으로 어려움을 겪었습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 OpenAi는 도입되었습니다 GPT-4모델의 추론 능력을 향상시키는 데 초점을 맞췄습니다. 이러한 변화는 개발로 이어졌습니다 O1 그리고 O3-Mini. 두 모델은 모두 생각한 프롬프트라는 방법을 사용하여 단계별로 추론하여보다 논리적이고 정확한 응답을 생성 할 수있었습니다. O1은 고급 문제 해결 요구를 위해 설계되었지만 O3-MINI는보다 효율적이고 비용 효율적인 방식으로 유사한 기능을 제공하도록 구축되었습니다. 이 기초를 바탕으로 OpenAi는 이제 O3 및 O4-MINI를 소개하여 LLM의 추론 능력을 더욱 향상 시켰습니다. 이 모델은 특히 프로그래밍, 수학 및 과학적 분석과 같은 기술 분야 (논리적 정밀도가 중요한) 도메인에서보다 정확하고 잘 고려 된 답변을 생성하도록 설계되었습니다. 다음 섹션에서는 O3 및 O4-MINI가 이전 모델을 어떻게 개선하는지 살펴볼 것입니다.
O3 및 O4-Mini의 주요 발전
강화 된 추론 능력
O3 및 O4-MINI의 주요 개선 사항 중 하나는 복잡한 작업에 대한 강화 된 추론 능력입니다. 빠른 응답을 제공 한 이전 모델과 달리 O3 및 O4-MINI 모델은 각 프롬프트를 처리하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 이 추가 처리를 통해보다 철저하고 더 정확한 답변을 생성하여 벤치 마크에 대한 결과를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 O3보다 성능이 우수합니다 O1 x 9% ~에 LiveBench.ai논리, 수학 및 코드와 같은 여러 복잡한 작업에서 성능을 평가하는 벤치 마크. 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 추론을 테스트하는 SWE-Bench에서 O3는 점수를 달성했습니다. 69.1%경쟁력있는 모델과 같은 성능이 우수합니다 Gemini 2.5 Pro점수 63.8%. 한편, O4-Mini는 동일한 벤치 마크에서 68.1%를 기록하여 훨씬 저렴한 비용으로 거의 동일한 추론 깊이를 제공했습니다.
멀티 모달 통합 : 이미지와의 생각
O3 및 O4-Mini의 가장 혁신적인 기능 중 하나는“이미지를 생각하는 능력”입니다. 이는 텍스트 정보를 처리 할뿐만 아니라 시각적 데이터를 자신의 추론 프로세스에 직접 통합 할 수 있음을 의미합니다. 필기 노트, 스케치 또는 다이어그램과 같은 품질이 낮더라도 이미지를 이해하고 분석 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 복잡한 시스템의 다이어그램을 업로드 할 수 있으며 모델은이를 분석하거나 잠재적 인 문제를 식별하거나 개선을 제안 할 수 있습니다. 이 기능은 텍스트 데이터와 시각적 데이터 사이의 간격을 연결하여 AI와보다 직관적이고 포괄적 인 상호 작용을 가능하게합니다. 두 모델 모두 세부 사항을 확대하거나 이미지 회전과 같은 작업을 수행하여 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 멀티 모달 추론은 주로 텍스트 기반 인 O1과 같은 이전 모델보다 상당한 발전입니다. 시각 보조 도구가 중요한 교육과 같은 분야의 응용 분야 및 다이어그램과 차트가 종종 이해의 핵심 인 연구에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다.
고급 도구 사용
O3 및 O4-Mini는 Chatgpt에서 사용 가능한 모든 도구를 동시에 사용하는 최초의 OpenAI 모델입니다. 이러한 도구에는 다음이 포함됩니다.
- 웹 브라우징 : 모델이 시간에 민감한 쿼리를 위해 최신 정보를 가져올 수 있도록합니다.
- Python 코드 실행 : 복잡한 계산 또는 데이터 분석을 수행 할 수 있습니다.
- 이미지 처리 및 생성 : 시각 데이터 작업 능력 향상.
이러한 도구를 사용함으로써 O3 및 O4- 미니는 복잡한 다중 단계 문제를보다 효과적으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 현재 데이터가 필요한 질문을하면 모델이 웹 검색을 수행하여 최신 정보를 검색 할 수 있습니다. 마찬가지로 데이터 분석과 관련된 작업의 경우 Python 코드를 실행하여 데이터를 처리 할 수 있습니다. 이 통합은 인간의 개입없이 광범위한 작업을 처리 할 수있는보다 자율적 인 AI 에이전트를 향한 중요한 단계입니다. 의 소개 Codex Cli, O3 및 O4-Mini와 함께 작동하는 가볍고 오픈 소스 코딩 에이전트는 개발자를위한 유틸리티를 더욱 향상시킵니다.
시사점과 새로운 가능성
O3 및 O4-MINI의 출시는 산업 전반에 걸쳐 광범위한 영향을 미칩니다.
- 교육:이 모델은 자세한 설명과 시각 보조금을 제공함으로써 학생과 교사에게 도움을 줄 수있어보다 대화식적이고 효과적인 학습을 가능하게합니다. 예를 들어, 학생은 수학 문제의 스케치를 업로드 할 수 있으며 모델은 단계별 솔루션을 제공 할 수 있습니다.
- 연구: 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 가설을 생성하며, 물리학이나 생물학과 같은 분야에 귀중한 차트 및 다이어그램과 같은 시각적 데이터를 해석하여 발견을 가속화 할 수 있습니다.
- 산업: 프로세스를 최적화하고 의사 결정을 개선하며 제품 설계 분석 또는 기술 문제 문제 해결과 같은 텍스트 및 시각적 쿼리를 처리하여 고객 상호 작용을 향상시킬 수 있습니다.
- 창의성과 미디어 : 저자는 이러한 모델을 사용하여 장 개요를 간단한 스토리 보드로 바꿀 수 있습니다. 뮤지션들은 멜로디와 시각을 일치시킵니다. 영화 편집자는 간격 제안을받습니다. 건축가는 손으로 뽑은 평면도를 구조적 및 지속 가능성 노트를 포함하는 세부 3 � 청사진으로 변환합니다.
- 접근성 및 포용성 : 맹인 사용자의 경우 모델은 이미지를 자세히 설명합니다. 청각 장애인의 경우 다이어그램을 시각적 시퀀스 또는 캡션 텍스트로 변환합니다. 단어와 비주얼의 번역은 언어와 문화적 격차를 해소하는 데 도움이됩니다.
- 자율 요원으로 : 모델은 하나의 워크 플로에서 웹을 탐색하고 코드를 실행하며 이미지를 처리 할 수 있으므로 자율 에이전트의 기초를 형성합니다. 개발자는 기능을 설명합니다. 모델은 코드를 작성하고 테스트하고 배포합니다. 지식 근로자는 데이터 수집, 분석, 시각화 및 보고서를 단일 AI 보조원에게 위임 할 수 있습니다.
한계와 다음 사항
이러한 발전에도 불구하고 O3 및 O4-MINI는 여전히 2023 년 8 월의 지식 컷오프를 가지고 있으며, 이는 웹 브라우징에 의해 보충되지 않는 한 가장 최근의 사건이나 기술에 대응하는 능력을 제한합니다. 향후 반복은 실시간 데이터 수집을 개선함으로써 이러한 격차를 해결할 것입니다.
또한 최소한의 감독으로 계획, 이성, 행동 및 지속적으로 배울 수있는 시스템 인 자율 AI 요원의 추가 발전을 기대할 수 있습니다. OpenAi의 도구, 추론 모델 및 실시간 데이터 액세스 신호 통합은 해당 시스템에 더 가깝게 이동하고 있음을 알 수 있습니다.
결론
OpenAi의 새로운 모델 인 O3 및 O4-Mini는 추론, 멀티 모달 이해 및 도구 통합의 개선을 제공합니다. 복잡한 데이터 분석 및 코드 생성에서 이미지 해석에 이르기까지 광범위한 작업에서 더 정확하고 다재다능하며 유용합니다. 이러한 발전은 생산성을 크게 향상시키고 다양한 산업에서 혁신을 가속화 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.
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