【独占】小型AIモデルが予測でGPT-4.1に匹敵、Olas創設メンバーはフロンティアモデルが「経済的圧力の増大」に直面と指摘

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Olasは火曜日、20万件以上の予測市場の予測に基づいてトレーニングされ、現実世界の出来事を予測する能力のテストにおいてOpenAIのGPT-4.1に匹敵する新しいAIモデルを発表しました。

Benzingaと共有されたベンチマーク資料によると、Olas-Predict-R1-14Bは、これまで見たことのない2,628の市場において75.8%の精度を達成しました。これに対し、GPT-4.1は75.4%、ベースとなるDeepSeekモデルは71.4%でした。

ValoryのCEOでありOlasの創設メンバーであるDavid Minarschは、この結果は、より安価で特化したAIモデルが、業界の最も先進的な汎用システムに対して「経済的圧力を強めている」ことを示唆しているとBenzingaに語りました。

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予測市場がAIのトレーニングデータに

予測市場を調査し取引する自律型AIエージェントを開発しているOlasは、解決済みの5,116の市場からの214,529件の予測を使用してモデルをトレーニングしました。

各予測には最終的に答えが出るため、研究者はどの予測が正しかったか、またどの予測が自信過剰だったかを確認することができます。

Minarschは、ベンチマーク中にモデルに既存の市場のオッズは示されなかったため、単に群衆を模倣することはできなかったと述べました。

ファインチューニングにより、モデルのブライア・スコアも約20%改善されました。この指標は、正確な確率に報酬を与え、自信満々な間違いを罰するものです。

「AIにおけるこれまでの主要な論調は、より高いパフォーマンスにはより大きく強力な汎用モデルが必要であるということでした」とMinarschは述べました。「私たちの結果は別の道を示しています。」

小規模モデルがAI経済に圧力をかける

Minarschは、フロンティアモデルは「このような特化型モデルからの経済的圧力の高まり」に直面しており、成長率を維持するために新しい市場を見つける必要があるかもしれないと述べました。

これは、ビッグテックがAIインフラに過去最高の資金を投じている中で起こっています。TrendForceは、大手クラウドプロバイダー9社が2026年に合計8,867億ドル以上の設備投資を行うと予測しており、これは約90%の増加で、その増加の多くをAIインフラが牽引しています。

NVIDIA Corp. (NASDAQ:NVDA)は、大規模なモデルほど一般的に多くのGPUとデータセンターの容量を必要とするため、その支出ブームの中心に位置しています。もし、より小規模な専門モデルがより少ない計算能力でより多くのワークロードを処理できるようになれば、その需要の背景にある経済状況が変わる可能性があります。

Minarschは、支出が不適切であるとまでは言いませんでした。Olas-Predict自体、作成にはるかに多くの計算能力を必要としたモデルに基づいています。しかし彼は、安価な専門システムが特定の仕事を同様にうまく処理することで、クローズドモデルの経済性に圧力をかけることができると主張しました。