Ảnh minh họa. (Nguồn: Reuters)

Các mô hình mới, được biết đến với tên gọi o1 và o1-mini, có khả năng suy luận về các nhiệm vụ phức tạp và có thể giải quyết các vấn đề khó hơn trong khoa học, mã hóa và toán học so với các mô hình trước đó.

OpenAI cho biết, mô hình o1 sẽ được tích hợp vào ChatGPT và giao diện lập trình ứng dụng (API) của chatbot này từ 12/9.

Theo tiết lộ của công ty, mô hình o1 đã đạt tỷ lệ chính xác lên đến 83% khi giải các bài thi trong kỳ thi vòng loại Olympic Toán học Quốc tế, một bước tiến đáng kể so với mức 13% của mô hình GPT-4o trước đây.

Không chỉ dừng lại ở toán học, mô hình o1 cũng đã nâng cao hiệu suất giải quyết các câu hỏi lập trình cạnh tranh và thậm chí vượt qua độ chính xác của các nhà khoa học có trình độ Tiến sĩ trong một bài kiểm tra khoa học.

Một trong những yếu tố then chốt giúp mô hình o1 đạt được thành công này là nhờ vào việc áp dụng kỹ thuật “chain-of-thought” (chuỗi suy nghĩ). Đây là một phương pháp cho phép mô hình chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành từng bước logic nhỏ hơn.

Theo các nhà nghiên cứu, việc sử dụng kỹ thuật này giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình AI khi phải đối mặt với những bài toán khó.

Điểm đáng chú ý là OpenAI đã tự động hóa quy trình này, cho phép các mô hình AI như o1 tự chia nhỏ và phân tích vấn đề mà không cần sự gợi ý từ người dùng.

“Chúng tôi đã huấn luyện các mô hình này dành nhiều thời gian suy nghĩ hơn trước khi đưa ra phản hồi, tương tự như cách mà con người sẽ làm. Thông qua quá trình huấn luyện, các mô hình học cách tinh chỉnh quy trình suy luận, thử các chiến lược khác nhau và nhận ra sai lầm của mình”, OpenAI cho biết.