OpenAI o1

OpenAI o1とは、OpenAIが2024年9月に公開した推論特化型の大規模言語モデルです。従来のGPTシリーズとは異なり、応答を生成する前に内部で「思考の連鎖（Chain of Thought）」を実行し、数学・科学・プログラミング等の複雑な推論タスクにおいて大幅な性能向上を実現しています。

設計思想として、o1は「推論時コンピュート（Inference-time Compute）」のスケーリングを実現しています。従来のLLMが学習時のコンピュート（パラメータ数・データ量）を増やすことで性能を向上させていたのに対し、o1は推論時に「考える時間」を増やすことで性能を向上させます。より難しい問題にはより長い思考時間を費やし、段階的に推論を進めることで正確な回答に到達します。

技術的特徴として、(1)内部思考（Hidden Chain of Thought）：応答前に数秒〜数分にわたる内部推論を実行。思考プロセスはユーザーには非公開だが、推論の質を大幅に向上、(2)自己検証：推論の途中で自分の回答を検証し、誤りを発見した場合は別のアプローチを試行、(3)段階的問題分解：複雑な問題を小さなステップに分解し、各ステップを慎重に推論することで全体の正確性を向上させています。

性能としては、国際数学オリンピック予選で上位1%相当のスコアを達成し、コーディングコンテスト（Codeforces）でも上位レベルの成績を記録しています。後継のo3モデルではさらに推論能力が向上しています。

LLMアプリ開発での活用として、数学・論理パズル・高度なコード生成・科学的分析等、従来のGPT-4oでは精度が不十分だった複雑な推論タスクに適しています。一方で、思考時間の分だけレイテンシが大きく、単純な質疑応答にはGPT-4oの方が効率的なため、タスクの性質に応じたモデル使い分けが重要です。