OpenAI o3 và o4-mini là hai mô hình lý luận hình ảnh mới nhất trong dòng sản phẩm o-series của OpenAI. Lần đầu tiên, các mô hình này có thể suy nghĩ bằng hình ảnh trong chuỗi tư duy của chúng, không chỉ đơn thuần là nhìn thấy chúng. Điều này mang lại những khả năng mới trong việc xử lý và phân tích hình ảnh, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả hơn.
Mục lục
Khả năng lý luận hình ảnh của OpenAI o3 và o4-mini
Giống như mô hình OpenAI o1 trước đó, o3 và o4-mini được huấn luyện để suy nghĩ lâu hơn trước khi đưa ra câu trả lời. Chúng sử dụng một chuỗi tư duy nội bộ dài để phản hồi người dùng. Điểm khác biệt lớn nhất là hai mô hình này có thể tích hợp hình ảnh vào quá trình suy nghĩ. Điều này được thực hiện bằng cách biến đổi hình ảnh mà người dùng tải lên, cho phép cắt, phóng to, xoay và các kỹ thuật xử lý hình ảnh đơn giản khác.
Ví dụ, bạn có thể tải lên một bức ảnh chụp bài tập kinh tế để nhận được hướng dẫn từng bước, hoặc chia sẻ một ảnh chụp màn hình lỗi mã để nhận phân tích nguyên nhân gốc rễ. Khả năng này giúp ChatGPT kết hợp lý luận tiên tiến với các công cụ như tìm kiếm web và thao tác hình ảnh, tự động phóng to, cắt, lật hoặc cải thiện hình ảnh để trích xuất thông tin ngay cả từ những bức ảnh không hoàn hảo.
Ứng dụng thực tế
Khả năng lý luận hình ảnh của mô hình ChatGPT giúp bạn tương tác dễ dàng hơn. Bạn có thể đặt câu hỏi bằng cách chụp ảnh mà không cần lo lắng về vị trí của các đối tượng trong ảnh. Cho dù văn bản bị lộn ngược hay có nhiều bài toán vật lý trong một bức ảnh, mô hình vẫn có thể phân tích và đưa ra câu trả lời chính xác. Ví dụ, mô hình có thể đọc chữ viết tay, giải quyết các vấn đề toán học, hoặc tìm kiếm lịch trình xe buýt từ một bức ảnh chụp biển báo.
Những hạn chế và hướng phát triển
Mặc dù đạt được nhiều tiến bộ, mô hình lý luận hình ảnh của OpenAI vẫn có một số hạn chế:
- Chuỗi tư duy dài không cần thiết: Mô hình có thể thực hiện các bước thao tác hình ảnh dư thừa, dẫn đến chuỗi tư duy quá dài.
- Lỗi nhận thức cơ bản: Mô hình đôi khi vẫn mắc phải những lỗi nhận thức dù các bước tư duy được thực hiện đúng.
- Độ tin cậy: Cùng một vấn đề, mô hình có thể đưa ra quá trình tư duy khác nhau trong các lần thử, dẫn đến kết quả không đồng nhất.
OpenAI đang tiếp tục cải thiện khả năng lý luận hình ảnh để mô hình trở nên ngắn gọn, ít dư thừa và đáng tin cậy hơn. Những cải tiến này sẽ mở ra nhiều khả năng mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đa phương thức.
