新浪テクノロジーニュース9月16日午後、OpenAIはo1-previewを発表し、最も強力な言語モデルに躍り出たことで業界の注目を集めました。国内でも疑問の声が上がりました：なぜ大規模モデル領域では国内が1〜2年遅れを取っており、ギャップが縮まっていないか、むしろ広がっているのでしょうか。
業界の専門家である張俊林の見解によると、実際はそうではないかもしれません。o1-previewがより強力である理由は、本質的には思考の連鎖（Chain-of-Thought, CoT）の自動化です。CoTを使用して複雑な問題をいくつかの簡単なステップに分解することは、大規模モデルが複雑な論理的問題を解決するのに有利ですが、このプロセスは以前は主に人力に頼っていました。o1が採用したこの方法により、プロンプトエンジニアリングは徐々に廃れ、つまり、すべての複雑な人間の手順が自動化されることが大きなトレンドとなります。
しかし、実は、この考え方や方法はOpenAIの独自のものではありません。7月末のISC.AI2024カンファレンスで、360グループの創設者である周鴻祎は、「インテリジェントエージェントベースのフレームワークを使用してスローディンキングシステムを構築し、大規模モデルのスローディンキング能力を強化する」と宣言しました。360が発表したCoE（Collaboration-of-Experts, 複数の専門家が協力する）の技術アーキテクチャとハイブリッド大規模モデルは、この方法の成果であり、この技術アーキテクチャはすでに複数の製品に落とし込まれています。特筆すべきは、国内がOpenAIよりもオープンコラボレーションの道を進んでいることです。例えば、CoEのアーキテクチャは単一の企業のモデルだけでなく、360が主導し、百度、テンセント、アリババグループホールディング、asia vets、Minimax、月之暗面などの国内主要な大規模モデルメーカー16社が協力し、現在、これらの企業の54の大規模モデル製品に組み込まれており、将来的には100以上の大規模モデル製品全てに組み込まれる予定です。