OpenAI überarbeitet „Chain of Thought“ für o3-mini

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.

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.

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