Модели серии O1 от OpenAI уже здесь, и они не похожи ни на что из того, что вы использовали раньше. Но прежде чем вы начнете думать о них как о просто еще одном варианте GPT-4, давайте проясним путаницу и объясним, что делает эти модели уникальными, и почему вы захотите использовать их для определенных задач, таких как продвинутое кодирование, научное обоснование и сложный анализ данных.
О чем пойдет речь в этой статье:
- Обзор моделей O1 и их отличий
- Как эффективно подсказывать для серии O1
- Когда использовать O1-preview или O1-mini
- Уникальные функции, такие как токены рассуждений и ограничения в бета-версии
- Почему простые и прямые подсказки лучше работают с моделями O1
Модельный ряд O1: O1-preview против O1-mini
В настоящее время серия O1 включает две модели: O1-preview и O1-mini . Если вы хотите решать проблемы, требующие глубоких рассуждений, широких общих знаний и сложного анализа данных, O1-preview — ваш выбор. Он разработан для решения сложных вопросов, требующих обширных размышлений, с использованием того, что OpenAI называет токенами рассуждений . Эти токены позволяют модели думать более глубоко, прежде чем предоставить ответ, хотя и с меньшей скоростью.
С другой стороны, если ваши задачи больше сосредоточены на кодировании, математике и науке, и вам нужны более быстрые ответы, O1-mini предлагает более экономичное решение. Он идеально подходит для рутинных задач, которые не требуют глубины рассуждений, найденной в O1-preview, но все же выигрывают от расширенных вычислительных возможностей. Думайте о нем как об эффективном кодере для повседневного использования, где скорость и экономия средств важнее, чем глубокие, обширные рассуждения.
Для разработчиков выбор между этими моделями сводится к одному вопросу: вам нужны глубокое мышление и точность или вам нужна скорость и эффективность? Например, задачи кодирования, такие как отладка или реализация определенных алгоритмов, могут быть выполнены более эффективно с помощью O1-mini, в то время как такие задачи, как доказательство математических теорем или расширенный анализ данных, лучше оставить O1-preview.
Уникальные особенности моделей O1
Что отличает модели O1 от их предшественников GPT-4? Ключевое новшество заключается в использовании ими токенов рассуждений . Они позволяют моделям разбивать проблемы внутри себя перед ответом, что дает им преимущество в обработке более сложных многошаговых задач. Однако это может привести к немного более длительному времени ответа по сравнению с GPT-4, которая больше фокусируется на универсальности и скорости.
В то время как GPT-4 остается лучшим решением для обработки изображений и обеспечения общей универсальности, модели O1 созданы для глубоких мыслителей — исследователей искусственного интеллекта, специалистов по обработке данных и разработчиков, работающих над сложными проблемами, требующими более серьезных решений, чем поверхностные решения.
Важно отметить, что модели O1 все еще находятся в стадии бета-тестирования , что означает, что у них есть ограничения. Например, они обрабатывают только текстовые входы, а расширенные функции, такие как вызов функций, в настоящее время недоступны. Таким образом, хотя O1-preview и O1-mini имеют свои сильные стороны, они находятся в стадии разработки.
Как эффективно подсказывать моделям O1
Модели O1 не следуют тем же правилам проектирования подсказок, что и GPT-4, и это то, что пользователи должны понимать. Фактически, OpenAI предлагает сохранять подсказки простыми и прямыми, что является большим отходом от многословных и подробных подсказок, к которым вы, возможно, привыкли. Давайте рассмотрим некоторые ключевые рекомендации.
1. Подсказки должны быть простыми и прямыми.
В отличие от предыдущих моделей, где длинные, подробные подсказки могли дать лучшие результаты, модели O1 предпочитают простые и краткие подсказки. Например, вместо того, чтобы спрашивать:
«Не могли бы вы подробно и подробно объяснить, как работает фотосинтез, принимая во внимание все задействованные биологические и химические процессы?»
Вы получите лучший результат, если спросите:
«Объясните, как работает фотосинтез».
Почему? Потому что модели O1 уже имеют встроенные способности к рассуждению. Добавление дополнительных уровней сложности в подсказку может запутать модель, что приведет к менее эффективным ответам. Будьте кратки. Будьте просты. Модель выполнит тяжелую работу внутри себя.
2. Избегайте подсказок в виде цепочки мыслей
Еще одним существенным изменением является то, что подсказка Chain-of-Thought — которая побуждает модели думать шаг за шагом — не так эффективна в моделях O1. Вместо того, чтобы просить модель разбить свой мыслительный процесс, лучше задать прямой вопрос. Например, не говорите:
«Подумайте шаг за шагом и объясните, как вычислить квадратный корень из 16».
Более эффективным будет следующее предложение:
«Чему равен квадратный корень из 16?»
Маркеры рассуждений в моделях O1 гарантируют, что они продумают проблему без необходимости явно побуждать их к этому. Они обрабатывают рассуждения в фоновом режиме, поэтому вам не нужно их направлять.
3. Используйте разделители для ясности
Если вы даете модели несколько задач, ясность является ключевым фактором. Используйте разделители, такие как кавычки, теги XML или другие методы форматирования, чтобы разделить различные части вашего ввода. Например, при переводе и резюмировании текста вы должны отформатировать приглашение следующим образом:
«Переведите текст: «Привет, мир». Кратко перескажите этот текст: «Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку».
Четко разделяя задачи, вы помогаете модели понять, какие разделы подсказки связаны с каждой инструкцией. Эта небольшая корректировка может значительно улучшить качество ответа.
4. Ограничьте внешний контекст
Когда вам нужно, чтобы модель работала с дополнительной информацией, помните о том, сколько контекста вы предоставляете. Вываливание длинного текста, например, 20-страничного документа, и просьба о резюме могут перегрузить модель. Лучшим подходом было бы дать ей короткую, релевантную выдержку и задать целевой вопрос, например:
«Кратко изложите основные положения о глобальном потеплении из этого отрывка».
Предоставление слишком большого объема информации ослабит способность модели сосредоточиться на самых важных моментах, особенно с учетом того, что модели O1 по-прежнему работают в ограниченных контекстных окнах.
Примеры использования O1-preview и O1-mini
Обе модели преуспевают в разных областях:
- O1-preview : Если вы работаете над задачами, требующими глубокого рассуждения, широких знаний или сложного принятия решений (например, научные исследования, юридический анализ, расширенный анализ данных), эта модель — ваш лучший выбор. Это может занять больше времени, но дополнительное время обработки позволяет ему более тщательно обдумать проблему.
- O1-mini : Для более быстрой обработки при меньших затратах, особенно в таких областях, как кодирование и техническая поддержка, O1-mini — идеальный выбор. Он эффективно обрабатывает рутинные задачи программирования и четко определенные математические проблемы, что делает его идеальным для приложений с большим объемом.
Заключительные мысли об использовании моделей O1
Подводя итог, можно сказать, что серия моделей O1 от OpenAI представляет новый способ мышления о решении проблем с помощью ИИ. Благодаря уникальным функциям, таким как токены рассуждений и фокус на глубоком рассуждении, эти модели предназначены для задач, требующих большего размышления и точности, чем GPT-4. Однако они также имеют ограничения, такие как поддержка только текстовых вводов и отсутствие некоторых расширенных функций.