Cómo preguntar a OpenAI o1 + ¿Debería usarlo? - AI&YOU #72

La estadística de la semana: o1 ha demostrado una habilidad excepcional, situándose en el percentil 89 en Codeforces, una conocida plataforma de retos de codificación. (OpenAI)

El nuevo modelo o1 de OpenAI supone un cambio de paradigma en la forma en que la IA procesa y responde a consultas complejas. A diferencia de sus predecesores, o1 está diseñado para "pensar" los problemas antes de generar una respuesta, imitando un proceso de razonamiento más humano. Este cambio fundamental en la arquitectura del modelo requiere una evolución correspondiente en nuestras técnicas de respuesta.

En la edición de esta semana de AI&YOU, exploramos las ideas de tres blogs que publicamos sobre el tema:

• Cómo solicitar el modelo o1 de OpenAI

• ¿Quién debería utilizar el modelo o1 de OpenAI?

• 15 datos y estadísticas sobre el modelo o1 de OpenAI

Cómo preguntar a OpenAI o1 + ¿Debería usarlo? - AI&YOU #72

Para las empresas y desarrolladores de IA acostumbrados a trabajar con modelos anteriores como GPT-4o, es crucial adaptarse a las características únicas de o1. Las estrategias de incitación que dieron resultados óptimos con modelos anteriores pueden no ser tan efectivas -o incluso podrían entorpecer el rendimiento- cuando se aplican a o1.

Entender cómo impulsar eficazmente este nuevo modelo es clave para liberar todo su potencial y aprovechar sus avanzadas capacidades de razonamiento en aplicaciones del mundo real.

Comprender la capacidad de razonamiento de o1

Mientras que modelos como GPT-4o sobresalían en la generación de textos similares a los humanos y en la realización de una amplia gama de tareas lingüísticas, a menudo tenían problemas con el razonamiento complejo, especialmente en campos que requieren la resolución lógica de problemas paso a paso. El modelo o1, sin embargo, se ha diseñado específicamente para colmar esta laguna.

La principal diferencia radica en la forma en que o1 procesa la información. A diferencia de los modelos anteriores, que generan respuestas basadas principalmente en el reconocimiento de patrones dentro de sus datos de entrenamiento, o1 emplea un enfoque más estructurado para la resolución de problemas. Esto le permite abordar tareas que requieren razonamiento en varios pasos, deducción lógica e incluso resolución creativa de problemas con una precisión significativamente mayor.

Cadena interna de razonamiento

En el centro de las capacidades de o1 se encuentra su sistema integrado de cadena de pensamiento (CoT). Este enfoque, que antes se utilizaba como una técnica de consulta externa, ahora se integra directamente en la arquitectura del modelo. Cuando se le presenta una consulta compleja, o1 no genera inmediatamente una respuesta. Lo primero que hace es descomponer el problema en pasos más pequeños y manejables.

Este proceso de razonamiento interno permite a o1:

1. Identificar los componentes clave del problema

2. Establecer conexiones lógicas entre los distintos elementos

3. Considerar múltiples enfoques para resolver la tarea

4. Evaluar y corregir su propio razonamiento a medida que avanza

Saltos de rendimiento en tareas complejas

La integración del razonamiento CoT en o1 ha dado lugar a notables mejoras en tareas lógicas complejas:

• Resolución de problemas matemáticos: Alcanza niveles de precisión órdenes de magnitud superiores a los de sus predecesores en problemas de nivel de olimpiada.

• Capacidad de codificación: Compite con programadores humanos cualificados en el desarrollo y depuración de software.

• Razonamiento científico: Destaca en el análisis de datos y la generación de hipótesis, abriendo nuevas fronteras de investigación.

• Deducción lógica en varios pasos: Maneja tareas que requieren un razonamiento complejo paso a paso con mayor destreza.

Al integrar el razonamiento CoT, o1 ha logrado mejoras sustanciales en tareas que exigen una cognición compleja, estableciendo nuevos hitos en las capacidades de la IA.

Principios clave de la incitación o1

A medida que nos adentramos en el arte de incitar al modelo o1 de OpenAI, es crucial comprender que esta nueva generación de modelos de razonamiento requiere un cambio en nuestro enfoque. Exploremos los principios clave que te ayudarán a aprovechar todo el potencial de las capacidades avanzadas de razonamiento de o1.

Simplicidad y franqueza en las prompts

Cuando se trata de dar instrucciones a o1, la clave está en la sencillez. A diferencia de los modelos anteriores, que a menudo se beneficiaban de instrucciones detalladas o de un contexto extenso, las capacidades de razonamiento integradas de o1 le permiten funcionar mejor con instrucciones sencillas.

Aquí tienes algunos consejos para crear mensajes sencillos y directos:

• Sea claro y conciso: Plantee su pregunta o tarea directamente, sin elaboraciones innecesarias.

• Evite dar demasiadas explicaciones: Confía en la capacidad del modelo para comprender el contexto e inferir detalles.

• Céntrese en el problema principal: Presente los elementos esenciales de su consulta sin información superflua.

Por ejemplo, en lugar de dar instrucciones paso a paso para resolver un problema matemático complejo, puede limitarse a decir: "Resuelve la siguiente ecuación y explica tu razonamiento: 3x^2 + 7x - 2 = 0".

Evitar una orientación excesiva

Mientras que los modelos anteriores solían beneficiarse de instrucciones detalladas o ejemplos (una técnica conocida como "aprendizaje de pocos disparos"), el rendimiento mejorado de o1 y su proceso de razonamiento interno hacen que esa orientación sea menos necesaria y potencialmente contraproducente.

Piensa en lo siguiente:

• Resista la tentación de proporcionar múltiples ejemplos o un contexto extenso a menos que sea absolutamente necesario.

• Permita que el modelo aproveche sus propias capacidades de razonamiento en lugar de intentar guiar su proceso de pensamiento.

• Evite indicar explícitamente pasos o métodos para resolver un problema, ya que esto puede interferir con el razonamiento interno de la cadena de pensamiento de o1.

Al abstenerse de una orientación excesiva, permite a o1 utilizar plenamente sus modelos de razonamiento avanzados y descubrir potencialmente soluciones más eficientes o innovadoras a tareas de razonamiento complejas.

Delimitadores para mayor claridad

Aunque la simplicidad es crucial, hay ocasiones en las que es necesario proporcionar una entrada estructurada o separar los diferentes componentes de la solicitud. En estos casos, la utilización de delimitadores puede mejorar significativamente la claridad y ayudar a o1 a procesar su entrada de manera más eficaz.

Los delimitadores sirven para varias cosas:

1. Separan claramente las distintas secciones de su mensaje.

2. Ayudan al modelo a distinguir entre las instrucciones, el contexto y la consulta real.

3. Pueden utilizarse para indicar formatos o tipos de información específicos.

Algunas formas eficaces de utilizar delimitadores son:

• Comillas triples: """Tu texto aquí"""

• Etiquetas de estilo XML: Tu instrucción aquí

• Guiones o asteriscos: - o ***

• Secciones claramente etiquetadas: [CONTEXTO], [CONSULTA], [FORMATO DE SALIDA].

Por ejemplo, cuando trabajes con datos de secuenciación celular u otra información científica, puedes estructurar tu pregunta de la siguiente manera:

—

[CONTEXTO]

A continuación se muestra un conjunto de datos de un experimento de secuenciación celular:

<data>

...sus datos aquí...

</data>

[QUERY]

Analice estos datos e identifique patrones o anomalías significativos.

[FORMATO DE SALIDA]

Presente su análisis en un informe estructurado con secciones de Métodos, Resultados y Conclusiones.

—

Utilizando los delimitadores de forma eficaz, puede proporcionar el contexto y la estructura necesarios sin abrumar las capacidades de razonamiento de o1 ni interferir en su cadena interna de proceso de pensamiento.

Cómo optimizar la entrada para o1

Para aprovechar eficazmente las capacidades de razonamiento avanzado de o1 es necesario optimizar la información. Equilibre el contexto y la concisión proporcionando los antecedentes esenciales sin abrumar al modelo. Concéntrese en la calidad más que en la cantidad, confiando en la capacidad de o1 para inferir y razonar. Para tareas complejas, ofrezca una breve visión general en lugar de una explicación exhaustiva.

Al utilizar Generación de Recuperación Aumentada (RAG) con o1, sea selectivo con la información externa. Dé prioridad a los datos relevantes y de alta calidad sobre el volumen, utilizando la GAR principalmente para hechos específicos más que para el contexto general. Este enfoque selectivo mejora el rendimiento de o1 en tareas específicas del dominio sin sobrecargar su proceso de razonamiento.

Aproveche la mejora del rendimiento de o1 y confíele preguntas más complejas y matizadas. Espere respuestas sofisticadas incluso a partir de entradas concisas, y experimente con consultas complejas que podrían haber sido inadecuadas para modelos de IA anteriores. Esta adaptación le permite aprovechar al máximo el potencial de o1 para tareas de razonamiento complejas.

¿Quién debería utilizar el modelo o1 de OpenAI?

A medida que las empresas y los investigadores se enfrentan a retos cada vez más complejos y al auge de nuevos modelos de LLM, surge la pregunta: ¿debería utilizar OpenAI o1 para mis necesidades específicas?

Candidatos ideales para la adopción de o1

A la hora de considerar quién debería utilizar el modelo o1 de OpenAI, hay varios grupos que destacan por ser especialmente adecuados para aprovechar sus capacidades avanzadas. Los puntos fuertes del modelo o1 en el razonamiento complejo y la resolución de problemas lo convierten en una herramienta inestimable para quienes trabajan en la vanguardia de la innovación y el descubrimiento.

1️⃣ Equipos de investigación y desarrollo: Los equipos de I+D de todos los sectores deberían adoptar o1 por su capacidad para abordar retos complejos mediante el razonamiento en cadena. Este modelo puede acelerar los procesos de investigación, desde el descubrimiento de fármacos hasta el diseño experimental, analizando eficazmente interacciones complejas y generando hipótesis. La capacidad de O1 para el razonamiento detallado, paso a paso, se alinea bien con el enfoque riguroso de I+D, por lo que es una herramienta inestimable para explorar nuevas direcciones de investigación y resolver problemas de múltiples pasos.

2️⃣ Desarrollo y codificación de software: Las capacidades mejoradas de o1 para abordar tareas de codificación, optimizar algoritmos y depurar sistemas complejos lo convierten en un activo inestimable para los desarrolladores. Para los programadores competitivos, el enfoque sistemático de o1 a los retos de codificación refleja los procesos de pensamiento de los programadores de alto nivel, sirviendo no sólo como una herramienta, sino como un mentor potencial para mejorar las habilidades de resolución de problemas.

3️⃣ Instituciones científicas y académicas: En la investigación científica y el mundo académico, las avanzadas capacidades de razonamiento de o1 destacan en el análisis de vastos conjuntos de datos, la formulación de hipótesis y la sugerencia de enfoques experimentales en campos que van desde la astrofísica a la genómica. Su capacidad para ofrecer explicaciones detalladas de conceptos complejos lo convierte en una poderosa ayuda tanto para la investigación como para la enseñanza. En el campo de la física teórica y las matemáticas avanzadas, la competencia de o1 podría dar lugar a nuevos conocimientos sobre cuestiones que llevan mucho tiempo sin resolverse, lo que lo convierte en una herramienta esencial para ampliar los límites del conocimiento humano.

15 datos y estadísticas sobre el modelo o1 de OpenAI

1️⃣ 83% precisión en la clasificación para la Olimpiada Internacional de Matemáticas

Se trata de una mejora significativa respecto al 13% de GPT-4o, lo que demuestra las avanzadas capacidades de razonamiento matemático de o1.

2️⃣ 89º percentil en Codeforces

Demuestra la excepcional habilidad de o1 para la programación competitiva y la resolución de problemas algorítmicos complejos.

3️⃣ 74% tasa de éxito en problemas AIME

Un enorme salto desde el 9% de GPT-4o, que pone de relieve la destreza de o1 para afrontar retos matemáticos difíciles y de varios pasos.

4️⃣ Precisión a nivel de doctorado en el GPQA de física, biología y química

Demuestra la versatilidad de o1 en todas las disciplinas científicas, lo que lo hace valioso para la investigación científica de alto nivel.

5️⃣ Ventana contextual de 128.000 fichas

Permite a o1 procesar y comprender textos mucho más largos o problemas más complejos con una sola pregunta.

6️⃣ Dos variantes: o1-preview y o1-mini

Ofrece flexibilidad para diferentes casos de uso, equilibrando capacidad y velocidad.

7️⃣ Utiliza "fichas de razonamiento" internas para la resolución de problemas.

Permite a o1 dividir problemas complejos en pasos, imitando el razonamiento humano.

8️⃣ Mejora del rendimiento en lenguas difíciles como el yoruba y el swahili.

Mejora la utilidad de o1 para tareas multilingües y aplicaciones globales.

9️⃣ 0,44 puntuación en la prueba SimpleQA de alucinaciones

Inferior al 0,61 de GPT-4o, lo que indica una menor probabilidad de generar información falsa.

🔟 94% selección de respuestas correctas en preguntas no ambiguas.

Mejora con respecto al 72% de GPT-4o, lo que sugiere una mayor imparcialidad y un menor sesgo en las respuestas.

1️⃣1️⃣ Mayor resistencia al jailbreak y cumplimiento de la política de contenidos

Mejora la seguridad y fiabilidad de las aplicaciones de cara al público o sensibles.

1️⃣2️⃣ Tiempos de respuesta más lentos en comparación con los modelos anteriores

A cambio de unos procesos de razonamiento más amplios y unas capacidades de análisis más profundas.

1️⃣3️⃣ precios de o1-preview: $15 por millón de fichas de entrada, $60 por millón de fichas de salida.

Refleja las capacidades avanzadas y el aumento de los recursos informáticos necesarios.

1️⃣4️⃣ Destaca en matemáticas, codificación y razonamiento científico.

Muestra una especial excelencia en los campos STEM, lo que la hace inestimable para instituciones de investigación, empresas tecnológicas y organizaciones educativas.

1️⃣5️⃣ o1-mini a $3 por millón de fichas de entrada

Ofrece una opción más rentable en comparación con o1-preview, aunque probablemente con algunas contrapartidas en cuanto a capacidad.

Lo esencial

El modelo o1 de OpenAI representa un importante salto adelante en las capacidades de IA, sobre todo en tareas de razonamiento complejas en campos STEM. Su rendimiento mejorado en áreas como las matemáticas, la codificación y el análisis científico, junto con funciones de seguridad mejoradas y sesgos reducidos, lo convierten en una potente herramienta para las empresas que afrontan retos sofisticados.

Sin embargo, hay que tener muy en cuenta las contrapartidas en términos de velocidad de procesamiento y costes más elevados. A medida que la IA sigue evolucionando, o1 se erige como testimonio de los rápidos avances en este campo, ofreciendo capacidades sin precedentes que podrían transformar la forma en que las empresas y los investigadores abordan la resolución de problemas complejos en un futuro próximo.

¡Gracias por tomarse el tiempo de leer AI & YOU!

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