OpenAI o1で数える

ほなね、最初の例はめっちゃ簡単なもんやねん。「strawberry」って単語の中に「r」の文字が何個あるか数えるだけや。
まずは従来のモデル、GPT-4oでやってみよか。
見てのとおり、このモデルは失敗してもうたわ。本当は「r」が3つあるのに、モデルは2つしかないって言うてしもた。
なんでこんな高度なGPT-4oみたいなモデルが、こんな簡単なミスをするんやろか？
それはな、こういうモデルって、テキストを文字や単語単位で処理するんちゃうねん。その中間くらいの「サブワード」っちゅうもので処理するんや。
だから、文字や単語の概念を理解せなアカン質問をしたら、モデルはホンマにミスしてまうことがあるんや。そういう処理の仕方をしてへんからな。
ほな次に、新しいモデルで同じ問題をやってみよか。
これは「o1プレビュー」っちゅう推論モデルや。GPT-4oとは違って、答えを出す前にちょっと考えてからアウトプットするんや。
そしたら、「strawberry」って単語の中に「r」は3つあります、って正解を出してくれたわ。
この例を見たら分かるやろ。数を数えるっちゅう、一見関係なさそうな問題でも、推論機能が組み込まれてたら、ミスを避けられるんや。
自分の出力をもう一回チェックしたり、もっと慎重に考えたりできるからな。