Wie man OpenAI o1 anfordert und ob man es verwenden sollte - AI&YOU #72
Statistik der Woche: o1 hat außergewöhnliche Fähigkeiten bewiesen und bei Codeforces, einer renommierten Plattform für Programmierherausforderungen, eine Platzierung von 89 Prozent erreicht. (OpenAI)
Das neue o1-Modell von OpenAI markiert einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie KI komplexe Anfragen verarbeitet und beantwortet. Im Gegensatz zu seinen Vorgängern ist o1 so konzipiert, dass es über Probleme "nachdenkt", bevor es eine Antwort generiert, und so einen eher menschenähnlichen Denkprozess imitiert. Diese grundlegende Änderung der Modellarchitektur erfordert eine entsprechende Weiterentwicklung unserer Prompting-Techniken.
In der diesjährigen Ausgabe von AI&YOU befassen wir uns mit den Erkenntnissen aus drei Blogs, die wir zu diesem Thema veröffentlicht haben:
Wie man OpenAI o1 anfordert und ob man es verwenden sollte - AI&YOU #72
Für KI-Unternehmen und Entwickler, die an die Arbeit mit früheren Modellen wie GPT-4o gewöhnt sind, ist die Anpassung an die einzigartigen Eigenschaften von o1 von entscheidender Bedeutung. Die Prompting-Strategien, die bei früheren Modellen optimale Ergebnisse lieferten, sind bei o1 möglicherweise nicht mehr so effektiv - oder könnten sogar die Leistung beeinträchtigen.
Um das volle Potenzial dieses neuen Modells auszuschöpfen und seine fortschrittlichen Argumentationsfähigkeiten in realen Anwendungen zu nutzen, muss man wissen, wie man es effektiv einsetzt.
Verstehen der Argumentationsfähigkeiten von o1
Während Modelle wie GPT-4o bei der Generierung von menschenähnlichem Text und der Durchführung einer breiten Palette von Sprachaufgaben hervorragende Leistungen erbrachten, hatten sie oft Schwierigkeiten mit komplexen Schlussfolgerungen, insbesondere in Bereichen, die eine logische, schrittweise Problemlösung erfordern. Das Modell o1 wurde jedoch speziell entwickelt, um diese Lücke zu schließen.
Der entscheidende Unterschied liegt darin, wie o1 Informationen verarbeitet. Im Gegensatz zu früheren Modellen, die Antworten in erster Linie auf der Grundlage der Mustererkennung in ihren Trainingsdaten generieren, verfolgt o1 einen stärker strukturierten Ansatz zur Problemlösung. Dadurch kann es Aufgaben, die mehrstufiges Denken, logische Schlussfolgerungen und sogar kreative Problemlösungen erfordern, mit deutlich höherer Genauigkeit bewältigen.
Interne Gedankenkette Argumentation
Das Herzstück der Fähigkeiten von o1 ist die integrierte Gedankenkette (CoT) Argumentation. Dieser Ansatz, der bisher als externe Prompting-Technik verwendet wurde, ist nun direkt in die Architektur des Modells integriert. Wenn eine komplexe Anfrage gestellt wird, generiert o1 nicht sofort eine Antwort. Stattdessen zerlegt es das Problem zunächst in kleinere, überschaubare Schritte.
Dieser interne Denkprozess ermöglicht es o1,:
Identifizieren Sie die wichtigsten Komponenten des Problems
Logische Verbindungen zwischen verschiedenen Elementen herstellen
Mehrere Ansätze zur Lösung der Aufgabe in Betracht ziehen
seine eigenen Überlegungen zu bewerten und zu korrigieren, während er fortschreitet
Leistungssprünge bei komplexen Aufgaben
Die Integration des CoT-Schlussfolgerns in o1 hat zu bemerkenswerten Verbesserungen bei komplexen logischen Aufgaben geführt:
Mathematisches Lösen von Problemen: Erreicht bei Problemen auf Olympia-Niveau eine um Größenordnungen höhere Genauigkeit als seine Vorgänger.
Codierfähigkeiten: Konkurriert mit erfahrenen menschlichen Programmierern bei der Softwareentwicklung und Fehlerbehebung.
Wissenschaftliche Argumentation: Hervorragende Fähigkeiten in der Datenanalyse und Hypothesenbildung, die neue Forschungsmöglichkeiten eröffnen.
Logische Schlussfolgerung in mehreren Schritten: Erledigt Aufgaben, die komplexes schrittweises Denken erfordern, mit erhöhter Kompetenz.
Durch die Integration von CoT-Schlussfolgerungen hat o1 erhebliche Verbesserungen bei Aufgaben erzielt, die komplexe Kognition erfordern, und damit neue Maßstäbe für KI-Fähigkeiten gesetzt.
Grundprinzipien für Prompting o1
Wenn wir uns mit der Kunst des Promptens von OpenAIs o1-Modell befassen, ist es wichtig zu verstehen, dass diese neue Generation von Argumentationsmodellen eine Änderung unseres Ansatzes erfordert. Lassen Sie uns die Schlüsselprinzipien erkunden, die Ihnen helfen werden, das volle Potenzial der fortschrittlichen Argumentationsfähigkeiten von o1 zu nutzen.
Einfachheit und Direktheit der Aufforderungen
Bei der Eingabeaufforderung für o1 ist Einfachheit der Schlüssel. Im Gegensatz zu früheren Modellen, die oft von detaillierten Anweisungen oder umfangreichem Kontext profitierten, kann o1 aufgrund seiner eingebauten Denkfähigkeiten am besten mit einfachen Aufforderungen arbeiten.
Im Folgenden finden Sie einige Tipps für die Erstellung einfacher und direkter Aufforderungen:
Seien Sie klar und prägnant: Nennen Sie Ihre Frage oder Aufgabe direkt und ohne unnötige Ausführlichkeit.
Vermeiden Sie übermäßige Erklärungen: Vertrauen Sie auf die Fähigkeit des Modells, Zusammenhänge zu verstehen und Details abzuleiten.
Konzentrieren Sie sich auf das Kernproblem: Stellen Sie die wesentlichen Elemente Ihrer Anfrage ohne überflüssige Informationen dar.
Anstatt eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Lösung eines komplexen mathematischen Problems zu geben, könnten Sie zum Beispiel einfach sagen: "Ich habe ein Problem: "Lösen Sie die folgende Gleichung und erläutern Sie Ihre Überlegungen: 3x^2 + 7x - 2 = 0."
Vermeiden von übermäßiger Beratung
Während frühere Modelle oft von detaillierten Anweisungen oder Beispielen profitierten (eine Technik, die als "few-shot learning" bekannt ist), machen die verbesserte Leistung und der interne Denkprozess von o1 eine solche Anleitung weniger notwendig und möglicherweise kontraproduktiv.
Bedenken Sie Folgendes:
Widerstehen Sie dem Drang, mehrere Beispiele oder ausführliche Zusammenhänge anzuführen, wenn es nicht unbedingt notwendig ist.
Erlauben Sie dem Modell, seine eigenen Denkfähigkeiten zu nutzen, anstatt zu versuchen, seinen Denkprozess zu steuern.
Vermeiden Sie die explizite Angabe von Schritten oder Methoden zur Lösung eines Problems, da dies die interne Gedankenkette von o1 stören könnte.
Indem Sie auf eine übermäßige Anleitung verzichten, ermöglichen Sie es o1, seine fortschrittlichen Denkmodelle voll zu nutzen und möglicherweise effizientere oder innovative Lösungen für komplexe Denkaufgaben zu finden.
Verwendung von Begrenzungszeichen für mehr Klarheit
Obwohl Einfachheit entscheidend ist, gibt es Fälle, in denen Sie strukturierte Eingaben machen oder verschiedene Komponenten Ihrer Eingabeaufforderung voneinander trennen müssen. In diesen Fällen kann die Verwendung von Trennzeichen die Klarheit erheblich verbessern und o1 helfen, Ihre Eingaben effektiver zu verarbeiten.
Begrenzungszeichen dienen mehreren Zwecken:
Sie trennen die verschiedenen Abschnitte Ihres Prompts deutlich voneinander ab.
Sie helfen dem Modell, zwischen Anweisungen, Kontext und der eigentlichen Anfrage zu unterscheiden.
Sie können verwendet werden, um bestimmte Formate oder Arten von Informationen anzugeben.
Einige effektive Möglichkeiten zur Verwendung von Begrenzungszeichen sind:
Dreifache Anführungszeichen: """Ihr Text hier"""
XML-ähnliche Tags: Ihre Anweisung hier
Bindestriche oder Sternchen: - oder ***
Klar beschriftete Abschnitte: [KONTEXT], [ABFRAGE], [AUSGABEFORMAT]
Wenn Sie zum Beispiel mit Zellsequenzierungsdaten oder anderen wissenschaftlichen Informationen arbeiten, könnten Sie Ihre Eingabeaufforderung wie folgt strukturieren:
—
[CONTEXT]
Im Folgenden wird ein Datensatz aus einem Zellsequenzierungsexperiment gezeigt:
<data>
...Ihre Daten hier...
</data>
[QUERY]
Analysieren Sie diese Daten und ermitteln Sie signifikante Muster oder Anomalien.
[AUSGABEFORMAT]
Erstellen Sie Ihre Analyse in einem strukturierten Bericht mit Abschnitten für Methoden, Ergebnisse und Schlussfolgerungen.
—
Durch den effektiven Einsatz von Begrenzungszeichen können Sie den notwendigen Kontext und die Struktur bereitstellen, ohne die Argumentationsfähigkeit von o1 zu überfordern oder seinen internen Denkprozess zu stören.
Optimierung der Eingabe für o1
Um die fortschrittlichen Argumentationsfähigkeiten von o1 effektiv nutzen zu können, sind optimierte Eingaben erforderlich. Stellen Sie ein Gleichgewicht zwischen Kontext und Prägnanz her, indem Sie wichtige Hintergrundinformationen liefern, ohne das Modell zu überfordern. Konzentrieren Sie sich auf Qualität statt Quantität und vertrauen Sie auf die Fähigkeit von o1, Schlussfolgerungen zu ziehen. Bieten Sie bei komplexen Aufgaben eher einen kurzen Überblick als eine ausführliche Erklärung.
Bei der Verwendung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Bei o1 sollten Sie bei externen Informationen selektiv vorgehen. Geben Sie qualitativ hochwertigen, relevanten Daten den Vorrang vor der Menge und verwenden Sie RAG in erster Linie für spezifische Fakten und nicht für allgemeine Zusammenhänge. Dieser gezielte Ansatz verbessert die Leistung von o1 bei domänenspezifischen Aufgaben, ohne seinen Denkprozess zu überfordern.
Nutzen Sie die verbesserte Leistung von o1, indem Sie ihm anspruchsvollere, nuanciertere Abfragen zutrauen. Erwarten Sie selbst bei knappen Eingaben anspruchsvolle Antworten und experimentieren Sie mit komplexen Abfragen, die für frühere KI-Modelle ungeeignet gewesen wären. Diese Anpassung ermöglicht es Ihnen, das Potenzial von o1 für komplexe Denkaufgaben voll auszuschöpfen.
Wer sollte das o1-Modell von OpenAI nutzen?
Da sich Unternehmen und Forscher mit immer komplexeren Herausforderungen und dem Aufkommen neuer LLM-Modelle auseinandersetzen, stellt sich die Frage: Sollte ich OpenAI o1 für meine spezifischen Bedürfnisse nutzen?
Ideale Kandidaten für die o1-Adoption
Wenn wir darüber nachdenken, wer das o1-Modell von OpenAI nutzen sollte, stechen mehrere Gruppen hervor, die besonders gut geeignet sind, die fortschrittlichen Fähigkeiten des Modells zu nutzen. Die einzigartigen Stärken des o1-Modells im Bereich des komplexen Denkens und Problemlösens machen es zu einem unschätzbaren Werkzeug für diejenigen, die an der Spitze von Innovation und Entdeckung arbeiten.
1️⃣ Forschungs- und Entwicklungsteams: F&E-Teams in allen Branchen sollten o1 übernehmen, da es komplexe Herausforderungen mit Hilfe von Gedankenketten bewältigen kann. Dieses Modell kann Forschungsprozesse beschleunigen, von der Entdeckung von Medikamenten bis hin zur Versuchsplanung, indem es komplexe Wechselwirkungen effizient analysiert und Hypothesen generiert. Die Fähigkeit von o1 zu detaillierter, schrittweiser Argumentation passt gut zum rigorosen Ansatz von F&E und macht es zu einem unschätzbaren Werkzeug für die Erkundung neuer Forschungsrichtungen und die Lösung von mehrstufigen Problemen.
2️⃣ Software-Entwicklung und -Codierung: Die erweiterten Fähigkeiten von o1 bei der Bewältigung von Programmieraufgaben, der Optimierung von Algorithmen und der Fehlersuche in komplexen Systemen machen es zu einem unschätzbaren Vorteil für Entwickler. Für wettbewerbsfähige Programmierer spiegelt die systematische Herangehensweise von o1 an Programmierherausforderungen die Denkprozesse von Spitzenprogrammierern wider und dient nicht nur als Werkzeug, sondern auch als potenzieller Mentor zur Verbesserung der Problemlösungsfähigkeiten.
3️⃣ Wissenschaftliche und akademische Einrichtungen: In der wissenschaftlichen Forschung und Lehre zeichnen sich die fortschrittlichen Argumentationsfähigkeiten von o1 durch die Analyse umfangreicher Datensätze, die Formulierung von Hypothesen und das Vorschlagen experimenteller Ansätze in Bereichen von Astrophysik bis Genomik aus. Die Fähigkeit, detaillierte Erklärungen für komplexe Konzepte zu liefern, macht es zu einem leistungsstarken Hilfsmittel sowohl in der Forschung als auch in der Ausbildung. In der theoretischen Physik und der fortgeschrittenen Mathematik könnten die Fähigkeiten von o1 zu neuen Erkenntnissen über seit langem bestehende Fragen führen, was es zu einem wichtigen Werkzeug macht, um die Grenzen des menschlichen Wissens zu erweitern.
15 Statistiken/Fakten über das o1-Modell von OpenAI
1️⃣ 83% Genauigkeit bei der Qualifikation für die Internationale Mathematik-Olympiade
Dies ist eine deutliche Verbesserung gegenüber GPT-4o's 13% und zeigt die fortgeschrittenen mathematischen Fähigkeiten von o1.
2️⃣ 89. Perzentil-Rang bei Codeforces
Demonstriert die außergewöhnlichen Fähigkeiten von o1 in der wettbewerbsorientierten Programmierung und der Lösung komplexer algorithmischer Probleme.
3️⃣ 74% Erfolgsquote bei AIME-Problemen
Ein gewaltiger Sprung von GPT-4o's 9%, der die Fähigkeiten von o1 bei der Bewältigung schwieriger, mehrstufiger mathematischer Herausforderungen unterstreicht.
4️⃣ Genauigkeit auf PhD-Niveau beim GPQA-Benchmark für Physik, Biologie und Chemie
Zeigt die Vielseitigkeit von o1 in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen, was es für die wissenschaftliche Forschung auf hohem Niveau wertvoll macht.
5️⃣ 128.000 Token-Kontextfenster
Ermöglicht es o1, längere Texte oder komplexere Probleme in einer einzigen Eingabeaufforderung zu verarbeiten und zu verstehen.
6️⃣ Zwei Varianten: o1-preview und o1-mini
Bietet Flexibilität für verschiedene Anwendungsfälle und schafft ein Gleichgewicht zwischen Leistungsfähigkeit und Geschwindigkeit.
7️⃣ Verwendet interne "Argumentations-Token" zur Problemlösung
Ermöglicht es o1, komplexe Probleme in einzelne Schritte zu zerlegen und so das menschliche Denken nachzuahmen.
8️⃣ Verbesserte Leistung in schwierigen Sprachen wie Yoruba und Swahili
Verbessert den Nutzen von o1 für mehrsprachige Aufgaben und globale Anwendungen.
9️⃣ 0,44 Punkte im SimpleQA-Test für Halluzinationen
Niedriger als der GPT-4o-Wert von 0,61, was auf eine geringere Wahrscheinlichkeit der Erzeugung falscher Informationen hinweist.
🔟 94% richtige Antwortauswahl bei eindeutigen Fragen
Verbesserung gegenüber 72% von GPT-4o, was auf mehr Fairness und weniger Verzerrungen bei den Antworten schließen lässt.
1️⃣1️⃣ Verbesserter Schutz vor Gefängnisausbrüchen und Einhaltung von Inhaltsrichtlinien
Verbessert die Sicherheit und Zuverlässigkeit für öffentlich zugängliche oder sensible Anwendungen.
1️⃣2️⃣ Langsamere Reaktionszeiten im Vergleich zu früheren Modellen
Als Gegenleistung für die umfangreicheren Argumentationsprozesse und tieferen Analysefähigkeiten.
1️⃣3️⃣ o1-preview Preise: $15 pro Million Input-Token, $60 pro Million Output-Token
Dies spiegelt die fortgeschrittenen Fähigkeiten und den erhöhten Bedarf an Berechnungsressourcen wider.
1️⃣4️⃣ Hervorragend in Mathematik, Codierung und wissenschaftlichem Denken
Zeigt besondere Exzellenz in MINT-Bereichen und ist daher für Forschungseinrichtungen, Technologieunternehmen und Bildungseinrichtungen von unschätzbarem Wert.
1️⃣5️⃣ o1-mini zum Preis von $3 pro Million Input-Token
Bietet eine kostengünstigere Option im Vergleich zu o1-preview, wenn auch wahrscheinlich mit einigen Abstrichen bei der Leistungsfähigkeit.
Die Quintessenz
Das o1-Modell von OpenAI stellt einen bedeutenden Fortschritt bei den KI-Fähigkeiten dar, insbesondere bei komplexen Denkaufgaben in MINT-Bereichen. Seine verbesserte Leistung in Bereichen wie Mathematik, Codierung und wissenschaftlicher Analyse in Verbindung mit verbesserten Sicherheitsfunktionen und geringeren Verzerrungen macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Unternehmen, die anspruchsvolle Herausforderungen bewältigen müssen.
Die Kompromisse in Bezug auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit und die höheren Kosten müssen jedoch sorgfältig abgewogen werden. Während sich die KI weiter entwickelt, ist o1 ein Beweis für die rasanten Fortschritte in diesem Bereich und bietet beispiellose Fähigkeiten, die die Art und Weise, wie Unternehmen und Forscher in naher Zukunft an die Lösung komplexer Probleme herangehen, möglicherweise verändern werden.
Danke, dass Sie sich die Zeit genommen haben, AI & YOU zu lesen!
Für noch mehr Inhalte zum Thema KI für Unternehmen, einschließlich Infografiken, Statistiken, Anleitungen, Artikeln und Videos, folgen Sie Skim AI auf LinkedIn
Wir ermöglichen Venture Capital- und Private Equity-finanzierten Unternehmen in den folgenden Branchen: Medizintechnik, Nachrichten/Content-Aggregation, Film- und Fotoproduktion, Bildungstechnologie, Rechtstechnologie, Fintech und Kryptowährungen, um Arbeit zu automatisieren und mit KI zu skalieren.
Deutsch 
English 
Español 
Français 
Italiano 
Português 
日本語 
한국어 
Українська