Come richiedere OpenAI o1 e come usarlo? - AI&YOU #72

Statistica della settimana: o1 has shown exceptional skill, ranking in the 89th percentile on Codeforces, a renowned platform for coding challenges. (OpenAI)

OpenAI’s new o1 model marks a paradigm shift in how AI processes and responds to complex queries. Unlike its predecessors, o1 is designed to “think” through problems before generating a response, mimicking a more human-like reasoning process. This fundamental change in model architecture necessitates a corresponding evolution in our prompting techniques.

Nell'edizione di questa settimana di AI&YOU, esploriamo le intuizioni di tre blog che abbiamo pubblicato sull'argomento:

• Come richiedere il Modello o1 di OpenAI

• Chi dovrebbe utilizzare il modello o1 di OpenAI?

• 15 Stats/Facts to Know About OpenAI’s o1 Model

How to Prompt OpenAI o1 + Should You Use It? – AI&YOU #72

For AI enterprises and developers accustomed to working with previous models like GPT-4o, adapting to o1’s unique characteristics is crucial. The prompting strategies that yielded optimal results with earlier models may not be as effective—or could even hinder performance—when applied to o1.

Understanding how to effectively prompt this new model is key to unlocking its full potential and leveraging its advanced reasoning capabilities in real-world applications.

Comprendere le capacità di ragionamento di o1

Mentre i modelli come GPT-4o eccellevano nella generazione di testi simili a quelli umani e nell'esecuzione di un'ampia gamma di compiti linguistici, spesso avevano difficoltà con i ragionamenti complessi, soprattutto nei campi che richiedono la risoluzione logica di problemi passo dopo passo. Il modello o1, invece, è stato progettato specificamente per colmare questa lacuna.

La differenza fondamentale sta nel modo in cui o1 elabora le informazioni. A differenza dei modelli precedenti, che generano risposte basate principalmente sul riconoscimento di modelli all'interno dei dati di addestramento, o1 impiega un approccio più strutturato alla risoluzione dei problemi. Questo gli consente di affrontare compiti che richiedono ragionamenti in più fasi, deduzioni logiche e persino la risoluzione di problemi creativi con un'accuratezza significativamente migliore.

Ragionamento interno alla catena del pensiero

Il cuore delle capacità di o1 è costituito dal suo sistema integrato di catena di pensiero (CoT). Questo approccio, precedentemente utilizzato come tecnica di prompting esterno, è ora integrato direttamente nell'architettura del modello. Quando viene presentata una domanda complessa, o1 non genera immediatamente una risposta. Al contrario, prima scompone il problema in fasi più piccole e gestibili.

Questo processo di ragionamento interno permette a o1 di:

1. Identificare le componenti chiave del problema

2. Stabilire connessioni logiche tra i diversi elementi

3. Considerare più approcci alla soluzione del compito

4. Valutare e correggere i propri ragionamenti man mano che si procede.

Performance Leaps in Complex Tasks

o1’s integration of CoT reasoning has led to remarkable improvements in complex logical tasks:

• Risoluzione di problemi matematici: Achieves accuracy levels orders of magnitude higher than predecessors on olympiad-level problems.

• Coding capabilities: Rivals skilled human programmers in software development and debugging.

• Ragionamento scientifico: Excels in data analysis and hypothesis generation, opening new research frontiers.

• Deduzione logica in più fasi: Handles tasks requiring complex step-by-step reasoning with increased proficiency.

By integrating CoT reasoning, o1 has achieved substantial improvements in tasks demanding complex cognition, setting new benchmarks in AI capabilities.

Principi chiave per il prompt o1

Mentre ci addentriamo nell'arte del prompt del modello o1 di OpenAI, è fondamentale capire che questa nuova generazione di modelli di ragionamento richiede un cambiamento nel nostro approccio. Esploriamo i principi chiave che vi aiuteranno a sfruttare tutto il potenziale delle capacità avanzate di ragionamento di o1.

Semplicità e immediatezza nei suggerimenti

When it comes to prompting o1, simplicity is key. Unlike previous models that often benefited from detailed instructions or extensive context, o1’s built-in reasoning capabilities allow it to perform best with straightforward prompts.

Ecco alcuni consigli per creare suggerimenti semplici e diretti:

• Siate chiari e concisi: Esprimete la vostra domanda o il vostro compito in modo diretto, senza inutili elaborazioni.

• Evitare di spiegare troppo: Fidatevi della capacità del modello di comprendere il contesto e di dedurre i dettagli.

• Concentratevi sul problema principale: Presentate gli elementi essenziali della vostra domanda senza informazioni estranee.

Ad esempio, invece di fornire istruzioni passo-passo per la risoluzione di un problema matematico complesso, si potrebbe semplicemente affermare: "Risolvete la seguente equazione e spiegate il vostro ragionamento: 3x^2 + 7x - 2 = 0".

Evitare una guida eccessiva

While previous models often benefited from detailed instructions or examples (a technique known as “few-shot learning”), o1’s improved performance and internal reasoning process make such guidance less necessary and potentially counterproductive.

Considerate quanto segue:

• Resistete all'impulso di fornire esempi multipli o un contesto esteso, a meno che non sia assolutamente necessario.

• Consentire al modello di sfruttare le proprie capacità di ragionamento piuttosto che cercare di guidare il suo processo di pensiero.

• Evitare di indicare esplicitamente i passaggi o i metodi per la soluzione di un problema, perché ciò potrebbe interferire con il ragionamento interno di o1.

Se ci si astiene da una guida eccessiva, si permette a o1 di utilizzare appieno i suoi modelli di ragionamento avanzati e di scoprire potenzialmente soluzioni più efficienti o innovative per compiti di ragionamento complessi.

Utilizzo dei delimitatori per la chiarezza

Sebbene la semplicità sia fondamentale, a volte è necessario fornire input strutturati o separare diversi componenti della richiesta. In questi casi, l'uso di delimitatori può migliorare significativamente la chiarezza e aiutare o1 a elaborare l'input in modo più efficace.

I delimitatori hanno diverse funzioni:

1. Separano chiaramente le diverse sezioni del messaggio.

2. Aiutano il modello a distinguere tra le istruzioni, il contesto e l'interrogazione vera e propria.

3. Possono essere utilizzati per indicare formati o tipi specifici di informazioni.

Alcuni modi efficaci per utilizzare i delimitatori sono:

• Virgolette triple: """Il tuo testo qui"""

• Tag in stile XML: La tua istruzione qui

• Trattini o asterischi: - o ***

• Sezioni chiaramente etichettate: [CONTESTO], [QUERY], [FORMATO DI OUTPUT].

Per esempio, quando si lavora con i dati del sequenziamento cellulare o con altre informazioni scientifiche, si potrebbe strutturare il prompt in questo modo:

—

[CONTESTO]

Di seguito sono riportati i dati di un esperimento di sequenziamento cellulare:

<data>

...i vostri dati qui...

</data>

[QUERY]

Analizzare questi dati e identificare eventuali schemi o anomalie significative.

[FORMATO DI USCITA]

Fornite la vostra analisi in una relazione strutturata con sezioni dedicate a Metodi, Risultati e Conclusioni.

—

Utilizzando i delimitatori in modo efficace, è possibile fornire il contesto e la struttura necessari senza sovraccaricare le capacità di ragionamento di o1 o interferire con il suo processo di pensiero interno.

How to Optimize Input for o1

Effectively leveraging o1’s advanced reasoning capabilities requires optimized input. Balance context and conciseness by providing essential background without overwhelming the model. Focus on quality over quantity, trusting o1’s ability to infer and reason. For complex tasks, offer a brief overview rather than an exhaustive explanation.

When using Generazione aumentata di recupero (RAG) with o1, be selective with external information. Prioritize high-quality, relevant data over volume, using RAG primarily for specific facts rather than general context. This targeted approach enhances o1’s performance on domain-specific tasks without overwhelming its reasoning process.

Embrace o1’s improved performance by trusting it with more challenging, nuanced prompts. Expect sophisticated responses even from concise inputs, and experiment with complex queries that might have been unsuitable for previous AI models. This adaptation allows you to fully harness o1’s potential for complex reasoning tasks.

Chi dovrebbe utilizzare il modello o1 di OpenAI?

Poiché imprese e ricercatori sono alle prese con sfide sempre più complesse e con l'ascesa di nuovi modelli di LLM, sorge spontanea la domanda: devo utilizzare OpenAI o1 per le mie esigenze specifiche?

Candidati ideali per l'adozione di o1

Mentre consideriamo chi dovrebbe utilizzare il modello o1 di OpenAI, diversi gruppi si distinguono come particolarmente adatti a sfruttare le sue capacità avanzate. I punti di forza unici del modello o1 nel ragionamento complesso e nella risoluzione dei problemi lo rendono uno strumento prezioso per chi lavora all'avanguardia dell'innovazione e della scoperta.

1️⃣ Research and Development Teams: R&D teams across industries should adopt o1 for its ability to tackle complex challenges using chain of thought reasoning. This model can accelerate research processes, from drug discovery to experimental design, by efficiently analyzing complex interactions and generating hypotheses. O1’s capacity for detailed, step-by-step reasoning aligns well with R&D’s rigorous approach, making it an invaluable tool for exploring new research directions and solving multi-step problems.

2️⃣ Software Development and Coding: o1’s enhanced abilities in tackling coding tasks, optimizing algorithms, and debugging complex systems make it an invaluable asset for developers. For competitive programmers, o1’s systematic approach to coding challenges mirrors top-tier programmers’ thought processes, serving not just as a tool but as a potential mentor to improve problem-solving skills.

3️⃣ Scientific and Academic Institutions: In scientific research and academia, o1’s advanced reasoning capabilities excel at analyzing vast datasets, formulating hypotheses, and suggesting experimental approaches across fields from astrophysics to genomics. Its ability to provide detailed explanations for complex concepts makes it a powerful aid in both research and education. In theoretical physics and advanced mathematics, o1’s proficiency could lead to new insights on long-standing questions, making it an essential tool for pushing the boundaries of human knowledge.

15 Stats/Facts to Know About OpenAI’s o1 Model

1️⃣ 83% accuracy on International Mathematics Olympiad qualifier

This is a significant improvement over GPT-4o’s 13%, showcasing o1’s advanced mathematical reasoning abilities.

2️⃣ 89th percentile ranking on Codeforces

Demonstrates o1’s exceptional skill in competitive programming and solving complex algorithmic problems.

3️⃣ 74% success rate on AIME problems

A huge leap from GPT-4o’s 9%, highlighting o1’s prowess in tackling difficult, multi-step mathematical challenges.

4️⃣ PhD-level accuracy on GPQA benchmark for physics, biology, and chemistry

Shows o1’s versatility across scientific disciplines, making it valuable for high-level scientific research.

5️⃣ 128,000 token context window

Allows o1 to process and understand much longer pieces of text or more complex problems in a single prompt.

6️⃣ Two variants: o1-preview and o1-mini

Offers flexibility for different use cases, balancing capability and speed.

7️⃣ Uses internal “reasoning tokens” for problem-solving

Enables o1 to break down complex problems into steps, mimicking human-like reasoning.

8️⃣ Improved performance in challenging languages like Yoruba and Swahili

Enhances o1’s utility for multilingual tasks and global applications.

9️⃣ 0.44 score on SimpleQA test for hallucinations

Lower than GPT-4o’s 0.61, indicating reduced likelihood of generating false information.

🔟 94% correct answer selection on unambiguous questions

Improvement over GPT-4o’s 72%, suggesting enhanced fairness and reduced bias in responses.

1️⃣1️⃣ Enhanced jailbreak resistance and content policy adherence

Improves safety and reliability for public-facing or sensitive applications.

1️⃣2️⃣ Slower response times compared to previous models

Trade-off for its more extensive reasoning processes and deeper analysis capabilities.

1️⃣3️⃣ o1-preview pricing: $15 per million input tokens, $60 per million output tokens

Reflects the advanced capabilities and increased computational resources required.

1️⃣4️⃣ Excels in mathematics, coding, and scientific reasoning

Shows particular excellence in STEM fields, making it invaluable for research institutions, tech companies, and educational organizations.

1️⃣5️⃣ o1-mini priced at $3 per million input tokens

Offers a more cost-effective option compared to o1-preview, though likely with some trade-offs in capability.

Il bilancio

OpenAI’s o1 model represents a significant leap forward in AI capabilities, particularly in complex reasoning tasks across STEM fields. Its improved performance in areas like mathematics, coding, and scientific analysis, coupled with enhanced safety features and reduced biases, makes it a powerful tool for enterprises tackling sophisticated challenges.

However, the trade-offs in terms of processing speed and higher costs necessitate careful consideration. As AI continues to evolve, o1 stands as a testament to the rapid advancements in the field, offering unprecedented capabilities that could potentially transform how businesses and researchers approach complex problem-solving in the near future.

Grazie per aver dedicato del tempo alla lettura di AI & YOU!

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