OpenAI hat die „Chain of Thought“ (CoT) von o3-mini und o3-mini-high überarbeitet. Damit macht man die Gedankengänge des KI-Modells jetzt wirklich transparent und nachvollziehbar. Das Team um Mia Glaese, Joanne Jang und Akshay Nathan demonstriert die Funktion anhand eines Emoji-Rätsels.
chains of thought for o3-mini!
(we try to organize the raw CoT to make it more readable, and optionally to translate languages, but we try to keep it quite faithful to the raw one)
great work from @mia_glaese, @joannejang, @akshaynathan_ , and their teams! pic.twitter.com/A8JZIj45Lt
— Sam Altman (@sama) February 7, 2025
In dem gezeigten Beispiel interpretiert das Modell eine Reihe von Emojis (Superheld, Eule, Kalender, Uhr und Fragezeichen) Schritt für Schritt. Dabei legt es seinen Denkprozess offen: Von der ersten Vermutung über einen zeitbezogenen Superhelden wie Doctor Strange, über die Erkenntnis, dass die Kombination aus Superheld und Eule ein Wortspiel sein könnte („Superb Owl“ klingt wie „Super Bowl“), bis hin zur finalen Interpretation – einer Frage nach Datum und Uhrzeit des nächsten Super Bowl.
Diese verbesserte Transparenz macht nicht nur die Arbeitsweise der KI verständlicher, sondern zeigt auch, wie das Modell schrittweise zu seinen Schlussfolgerungen kommt. Bisher sieht man beim Reasoning von o3-mini nur die rohen Tokens. Das neue Format ist deutlich besser lesbar. Bei o3-mini-high kommen lediglich die zahlenden Nutzer in den Genuss dieser Ansicht.
Updated chain of thought in OpenAI o3-mini for free and paid users, and in o3-mini-high for paid users. pic.twitter.com/uF4XTBGpC5
— OpenAI (@OpenAI) February 6, 2025
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