Comment solliciter OpenAI o1 + comment l'utiliser - AI&YOU #72
La statistique de la semaine : o1 a fait preuve de compétences exceptionnelles, se classant dans le 89e percentile sur Codeforces, une plateforme renommée pour les défis de codage. (OpenAI)
Le nouveau modèle o1 d'OpenAI marque un changement de paradigme dans la manière dont l'IA traite et répond aux requêtes complexes. Contrairement à ses prédécesseurs, o1 est conçu pour "réfléchir" aux problèmes avant de générer une réponse, imitant ainsi un processus de raisonnement plus humain. Ce changement fondamental dans l'architecture du modèle nécessite une évolution correspondante de nos techniques d'assistance.
Dans l'édition de cette semaine de AI&YOU, nous explorons les perspectives de trois blogs que nous avons publiés sur le sujet :
Comment solliciter OpenAI o1 + comment l'utiliser - AI&YOU #72
Pour les entreprises et les développeurs d'IA habitués à travailler avec des modèles antérieurs tels que GPT-4o, il est crucial de s'adapter aux caractéristiques uniques de o1. Les stratégies d'incitation qui ont donné des résultats optimaux avec les modèles précédents peuvent ne pas être aussi efficaces, voire entraver les performances, lorsqu'elles sont appliquées à o1.
Il est essentiel de comprendre comment faire appel à ce nouveau modèle pour en exploiter tout le potentiel et tirer parti de ses capacités de raisonnement avancées dans des applications réelles.
Comprendre les capacités de raisonnement d'o1
Si les modèles tels que le GPT-4o ont excellé dans la génération de textes semblables à ceux des humains et dans l'exécution d'un large éventail de tâches linguistiques, ils ont souvent éprouvé des difficultés à effectuer des raisonnements complexes, en particulier dans les domaines exigeant une résolution logique des problèmes étape par étape. Le modèle o1, quant à lui, a été spécialement conçu pour combler cette lacune.
La principale différence réside dans la manière dont o1 traite les informations. Contrairement aux modèles précédents qui génèrent des réponses basées principalement sur la reconnaissance de modèles dans leurs données de formation, o1 utilise une approche plus structurée de la résolution de problèmes. Cela lui permet de s'attaquer à des tâches qui nécessitent un raisonnement en plusieurs étapes, des déductions logiques et même une résolution créative des problèmes avec une précision nettement améliorée.
Chaîne de pensée interne Raisonnement
Au cœur des capacités d'o1 se trouve son système intégré de gestion de l'information. chaîne de pensée (CoT). Cette approche, précédemment utilisée comme technique d'incitation externe, est désormais directement intégrée dans l'architecture du modèle. Lorsqu'on lui présente une requête complexe, o1 ne génère pas immédiatement une réponse. Il commence par décomposer le problème en étapes plus petites et plus faciles à gérer.
Ce processus de raisonnement interne permet à o1 :
Identifier les éléments clés du problème
Établir des liens logiques entre les différents éléments
Envisager plusieurs approches pour résoudre la tâche
Évaluer et corriger son propre raisonnement au fur et à mesure qu'il progresse
Des gains de performance dans les tâches complexes
L'intégration du raisonnement CoT par o1 a permis des améliorations remarquables dans les tâches logiques complexes :
Résolution de problèmes mathématiques : Atteint des niveaux de précision supérieurs de plusieurs ordres de grandeur à ceux de ses prédécesseurs sur des problèmes de niveau olympique.
Capacités de codage : Il rivalise avec les programmeurs humains qualifiés en matière de développement et de débogage de logiciels.
Raisonnement scientifique : Exceller dans l'analyse des données et la formulation d'hypothèses, ouvrant de nouvelles frontières à la recherche.
Déduction logique en plusieurs étapes : Traite les tâches nécessitant un raisonnement complexe étape par étape avec une compétence accrue.
En intégrant le raisonnement CoT, o1 a réalisé des améliorations substantielles dans des tâches exigeant une cognition complexe, établissant de nouvelles références en matière de capacités d'IA.
Principes clés de l'incitation o1
Alors que nous nous plongeons dans l'art de guider le modèle o1 d'OpenAI, il est essentiel de comprendre que cette nouvelle génération de modèles de raisonnement nécessite un changement d'approche. Explorons les principes clés qui vous aideront à exploiter tout le potentiel des capacités de raisonnement avancées de o1.
Simplicité et franchise dans les messages-guides
Lorsqu'il s'agit de guider o1, la simplicité est la clé. Contrairement aux modèles précédents qui bénéficiaient souvent d'instructions détaillées ou d'un contexte étendu, les capacités de raisonnement intégrées de o1 lui permettent d'obtenir les meilleurs résultats avec des messages simples.
Voici quelques conseils pour rédiger des messages simples et directs :
Soyez clair et concis : Formulez votre question ou votre tâche directement, sans élaborer inutilement.
Évitez de trop expliquer : Faites confiance à la capacité du modèle à comprendre le contexte et à déduire des détails.
Se concentrer sur le problème central : Présentez les éléments essentiels de votre requête sans informations superflues.
Par exemple, au lieu de fournir des instructions étape par étape pour résoudre un problème mathématique complexe, vous pouvez simplement indiquer : "Résolvez l'équation suivante et expliquez votre raisonnement : 3x^2 + 7x - 2 = 0".
Éviter les orientations excessives
Alors que les modèles précédents bénéficiaient souvent d'instructions ou d'exemples détaillés (une technique connue sous le nom d'"apprentissage à quelques coups"), les performances améliorées de o1 et son processus de raisonnement interne rendent ces conseils moins nécessaires et potentiellement contre-productifs.
Considérez ce qui suit :
Résistez à l'envie de fournir de multiples exemples ou un contexte détaillé, à moins que cela ne soit absolument nécessaire.
Permettre au modèle de tirer parti de ses propres capacités de raisonnement plutôt que d'essayer de guider son processus de réflexion.
Évitez d'énoncer explicitement les étapes ou les méthodes de résolution d'un problème, car cela pourrait interférer avec la chaîne de raisonnement interne de o1.
En évitant un guidage excessif, vous permettez à o1 d'utiliser pleinement ses modèles de raisonnement avancés et de découvrir potentiellement des solutions plus efficaces ou innovantes à des tâches de raisonnement complexes.
Utiliser des délimiteurs pour plus de clarté
Bien que la simplicité soit essentielle, il est parfois nécessaire de fournir des données structurées ou de séparer les différents éléments de votre message. Dans ce cas, l'utilisation de délimiteurs peut considérablement améliorer la clarté et aider o1 à traiter vos données plus efficacement.
Les délimiteurs ont plusieurs fonctions :
Ils séparent clairement les différentes sections de votre message.
Ils aident le modèle à faire la distinction entre les instructions, le contexte et la requête proprement dite.
Ils peuvent être utilisés pour indiquer des formats ou des types d'informations spécifiques.
Voici quelques façons efficaces d'utiliser les délimiteurs :
Triple guillemets : """Votre texte ici""
Balises de style XML : Votre instruction ici
Tirets ou astérisques : - ou ***
Des sections clairement identifiées : [CONTEXTE], [REQUÊTE], [FORMAT DE SORTIE].
Par exemple, lorsque vous travaillez avec des données de séquençage de cellules ou d'autres informations scientifiques, vous pouvez structurer votre message-guide de la manière suivante :
—
[CONTEXTE]
Voici un ensemble de données provenant d'une expérience de séquençage de cellules :
<data>
...vos données ici...
</data>
[QUERY]
Analysez ces données et identifiez toute tendance ou anomalie significative.
[FORMAT DE SORTIE]
Présentez votre analyse dans un rapport structuré comportant des sections consacrées aux méthodes, aux résultats et aux conclusions.
—
En utilisant les délimiteurs de manière efficace, vous pouvez fournir le contexte et la structure nécessaires sans dépasser les capacités de raisonnement de o1 ni interférer avec sa chaîne de pensée interne.
Comment optimiser les entrées pour o1
L'exploitation efficace des capacités de raisonnement avancées d'o1 nécessite des données optimisées. Trouvez un équilibre entre le contexte et la concision en fournissant des informations essentielles sans surcharger le modèle. Privilégiez la qualité à la quantité, en faisant confiance à la capacité d'inférence et de raisonnement d'o1. Pour les tâches complexes, proposez une brève vue d'ensemble plutôt qu'une explication exhaustive.
Lors de l'utilisation de Génération Augmentée de Récupération (RAG) avec o1, être sélectif en matière d'informations externes. Donnez la priorité aux données pertinentes et de qualité plutôt qu'au volume, en utilisant les RAG principalement pour des faits spécifiques plutôt que pour un contexte général. Cette approche ciblée améliore les performances d'o1 dans les tâches spécifiques à un domaine, sans surcharger son processus de raisonnement.
Profitez de l'amélioration des performances d'o1 en lui confiant des requêtes plus difficiles et plus nuancées. Attendez-vous à des réponses sophistiquées, même à partir d'entrées concises, et expérimentez des requêtes complexes qui auraient pu ne pas convenir aux modèles d'IA précédents. Cette adaptation vous permet d'exploiter pleinement le potentiel de o1 pour les tâches de raisonnement complexes.
Qui devrait utiliser le modèle o1 d'OpenAI ?
Alors que les entreprises et les chercheurs sont confrontés à des défis de plus en plus complexes et à la montée en puissance de nouveaux modèles de LLM, la question se pose : dois-je utiliser OpenAI o1 pour mes besoins spécifiques ?
Candidats idéaux pour l'adoption de l'o1
Alors que nous nous demandons qui devrait utiliser le modèle o1 de l'OpenAI, plusieurs groupes se distinguent comme étant particulièrement bien adaptés à l'exploitation de ses capacités avancées. Les forces uniques du modèle o1 en matière de raisonnement complexe et de résolution de problèmes en font un outil inestimable pour ceux qui travaillent à l'avant-garde de l'innovation et de la découverte.
1️⃣ Équipes de recherche et de développement : Les équipes de R&D de tous les secteurs devraient adopter o1 pour sa capacité à relever des défis complexes à l'aide d'un raisonnement en chaîne. Ce modèle peut accélérer les processus de recherche, de la découverte de médicaments à la conception d'expériences, en analysant efficacement des interactions complexes et en générant des hypothèses. La capacité d'O1 à raisonner en détail, étape par étape, s'aligne bien sur l'approche rigoureuse de la R&D, ce qui en fait un outil inestimable pour explorer de nouvelles directions de recherche et résoudre des problèmes à plusieurs étapes.
2️⃣ Développement de logiciels et codage : Les capacités accrues de o1 à s'attaquer aux tâches de codage, à optimiser les algorithmes et à déboguer des systèmes complexes en font un atout inestimable pour les développeurs. Pour les programmeurs compétitifs, l'approche systématique de o1 face aux défis de codage reflète les processus de pensée des meilleurs programmeurs, servant non seulement d'outil mais aussi de mentor potentiel pour améliorer les compétences en matière de résolution de problèmes.
3️⃣ Institutions scientifiques et universitaires : Dans le domaine de la recherche scientifique et universitaire, les capacités de raisonnement avancées d'o1 permettent d'analyser de vastes ensembles de données, de formuler des hypothèses et de suggérer des approches expérimentales dans des domaines allant de l'astrophysique à la génomique. Sa capacité à fournir des explications détaillées sur des concepts complexes en fait un outil puissant pour la recherche et l'éducation. En physique théorique et en mathématiques avancées, les compétences d'o1 pourraient permettre d'apporter de nouvelles réponses à des questions de longue date, ce qui en fait un outil essentiel pour repousser les limites du savoir humain.
15 faits et statistiques à connaître sur le modèle o1 de l'OpenAI
1️⃣ 83% précision lors de la qualification aux Olympiades internationales de mathématiques
Il s'agit d'une amélioration significative par rapport au 13% de GPT-4o, ce qui démontre les capacités de raisonnement mathématique avancées de o1.
2️⃣ 89e rang centile sur Codeforces
Démontre les compétences exceptionnelles de o1 en matière de programmation compétitive et de résolution de problèmes algorithmiques complexes.
3️⃣ 74% taux de réussite sur les problèmes AIME
Un énorme bond en avant par rapport au 9% de GPT-4o, qui met en évidence les prouesses de o1 pour relever des défis mathématiques difficiles et à plusieurs étapes.
4️⃣ Précision au niveau du doctorat sur les tests de référence GPQA pour la physique, la biologie et la chimie
Cette étude montre la polyvalence de o1 dans les différentes disciplines scientifiques, ce qui en fait un outil précieux pour la recherche scientifique de haut niveau.
5️⃣ Fenêtre contextuelle de 128 000 jetons
Permet à o1 de traiter et de comprendre des textes beaucoup plus longs ou des problèmes plus complexes en une seule fois.
6️⃣ Deux variantes : o1-preview et o1-mini
Offre une flexibilité pour différents cas d'utilisation, en équilibrant la capacité et la vitesse.
7️⃣ Utilise des "jetons de raisonnement" internes pour résoudre les problèmes.
Permet à o1 de décomposer des problèmes complexes en étapes, imitant ainsi le raisonnement humain.
8️⃣ Amélioration des performances dans des langues difficiles comme le yoruba et le swahili
Améliore l'utilité d'o1 pour les tâches multilingues et les applications mondiales.
9️⃣ 0,44 score au test SimpleQA pour les hallucinations
Inférieur à celui du GPT-4o (0,61), ce qui indique une probabilité réduite de générer de fausses informations.
🔟 94% sélection de réponses correctes à des questions non ambiguës
Amélioration par rapport au GPT-4o's 72%, suggérant une meilleure équité et une réduction des biais dans les réponses.
1️⃣1️⃣ Résistance accrue au jailbreak et respect de la politique de contenu
Améliore la sécurité et la fiabilité des applications sensibles ou tournées vers le public.
1️⃣2️⃣ Temps de réponse plus lents par rapport aux modèles précédents
Il s'agit d'un compromis pour ses processus de raisonnement plus étendus et ses capacités d'analyse plus approfondies.
1️⃣3️⃣ o1-preview pricing : $15 par million de jetons d'entrée, $60 par million de jetons de sortie
Reflète les capacités avancées et les ressources de calcul accrues requises.
1️⃣4️⃣ Excellente en mathématiques, en codage et en raisonnement scientifique
Il fait preuve d'une excellence particulière dans les domaines STEM, ce qui le rend inestimable pour les institutions de recherche, les entreprises technologiques et les organisations éducatives.
1️⃣5️⃣ o1-mini au prix de $3 par million de jetons d'entrée
Offre une option plus rentable que o1-preview, mais probablement avec des compromis en termes de capacités.
Le bilan
Le modèle o1 d'OpenAI représente une avancée significative dans les capacités de l'IA, en particulier dans les tâches de raisonnement complexes dans les domaines des STIM. Ses performances améliorées dans des domaines tels que les mathématiques, le codage et l'analyse scientifique, associées à des fonctions de sécurité renforcées et à une réduction des biais, en font un outil puissant pour les entreprises confrontées à des défis complexes.
Toutefois, les compromis en termes de vitesse de traitement et de coûts plus élevés nécessitent un examen attentif. Alors que l'IA continue d'évoluer, o1 témoigne des progrès rapides réalisés dans ce domaine, offrant des capacités sans précédent qui pourraient transformer la manière dont les entreprises et les chercheurs abordent la résolution de problèmes complexes dans un avenir proche.
Merci d'avoir pris le temps de lire AI & YOU !
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