Como ativar o OpenAI o1 + Deve utilizá-lo? - AI&YOU #72

Estatísticas da semana: o1 demonstrou uma capacidade excecional, classificando-se no percentil 89 no Codeforces, uma plataforma de renome para desafios de codificação. (OpenAI)

O novo modelo o1 da OpenAI marca uma mudança de paradigma na forma como a IA processa e responde a consultas complexas. Ao contrário dos seus antecessores, o o1 foi concebido para "pensar" nos problemas antes de gerar uma resposta, imitando um processo de raciocínio mais humano. Esta mudança fundamental na arquitetura do modelo necessita de uma evolução correspondente nas nossas técnicas de solicitação.

Na edição desta semana de AI&YOU, exploramos as ideias de três blogues que publicámos sobre o tema:

• Como ativar o modelo o1 da OpenAI

• Quem deve utilizar o modelo o1 da OpenAI?

• 15 estatísticas/factos a saber sobre o modelo o1 da OpenAI

Como ativar o OpenAI o1 + Deve utilizá-lo? - AI&YOU #72

Para as empresas e os programadores de IA habituados a trabalhar com modelos anteriores como o GPT-4o, a adaptação às caraterísticas únicas da o1 é crucial. As estratégias de estímulo que produziram resultados óptimos com modelos anteriores podem não ser tão eficazes - ou podem mesmo prejudicar o desempenho - quando aplicadas ao o1.

Compreender como se pode efetivamente induzir este novo modelo é fundamental para libertar todo o seu potencial e tirar partido das suas capacidades de raciocínio avançado em aplicações do mundo real.

Compreender as capacidades de raciocínio de o1

Embora modelos como o GPT-4o se destacassem na geração de texto semelhante ao humano e na execução de uma vasta gama de tarefas linguísticas, tinham frequentemente dificuldades com o raciocínio complexo, especialmente em domínios que exigem a resolução lógica de problemas passo a passo. O modelo o1, no entanto, foi especificamente concebido para colmatar esta lacuna.

A principal diferença reside na forma como a o1 processa a informação. Ao contrário dos modelos anteriores que geram respostas baseadas principalmente no reconhecimento de padrões nos seus dados de treino, o o1 emprega uma abordagem mais estruturada à resolução de problemas. Isto permite-lhe lidar com tarefas que requerem raciocínio em várias etapas, dedução lógica e até resolução criativa de problemas com uma precisão significativamente melhorada.

Cadeia interna de raciocínio

No centro das capacidades da o1 está o seu sistema integrado de cadeia de pensamento (CoT). Esta abordagem, anteriormente utilizada como uma técnica de solicitação externa, está agora diretamente integrada na arquitetura do modelo. Quando lhe é apresentada uma consulta complexa, o1 não gera imediatamente uma resposta. Em vez disso, começa por decompor o problema em passos mais pequenos e fáceis de gerir.

Este processo de raciocínio interno permite a o1:

1. Identificar os principais componentes do problema

2. Estabelecer ligações lógicas entre diferentes elementos

3. Considerar várias abordagens para resolver a tarefa

4. Avaliar e corrigir o seu próprio raciocínio à medida que progride

Saltos de desempenho em tarefas complexas

A integração do raciocínio CoT pela o1 conduziu a melhorias notáveis em tarefas lógicas complexas:

• Resolução de problemas matemáticos: Atinge níveis de precisão ordens de grandeza superiores aos dos seus antecessores em problemas de nível olímpico.

• Capacidades de codificação: Compara com programadores humanos qualificados no desenvolvimento e depuração de software.

• Raciocínio científico: Destaca-se na análise de dados e na geração de hipóteses, abrindo novas fronteiras de investigação.

• Dedução lógica em várias etapas: Lida com tarefas que exigem um raciocínio passo a passo complexo com maior proficiência.

Ao integrar o raciocínio CoT, a o1 conseguiu melhorias substanciais em tarefas que exigem uma cognição complexa, estabelecendo novos padrões de referência nas capacidades de IA.

Princípios-chave para a promoção o1

À medida que nos aprofundamos na arte de dar instruções ao modelo o1 da OpenAI, é crucial compreender que esta nova geração de modelos de raciocínio requer uma mudança na nossa abordagem. Vamos explorar os princípios-chave que o ajudarão a aproveitar todo o potencial das capacidades de raciocínio avançadas do o1.

Simplicidade e frontalidade nos prompts

Quando se trata de dar instruções à o1, a simplicidade é fundamental. Ao contrário dos modelos anteriores, que muitas vezes beneficiavam de instruções detalhadas ou de um contexto extenso, as capacidades de raciocínio incorporadas da o1 permitem-lhe ter um melhor desempenho com instruções simples.

Aqui estão algumas dicas para elaborar avisos simples e diretos:

• Ser claro e conciso: Formule a sua pergunta ou tarefa de forma direta, sem elaboração desnecessária.

• Evitar explicações excessivas: Confiar na capacidade do modelo para compreender o contexto e inferir pormenores.

• Concentrar-se no problema central: Apresente os elementos essenciais da sua pergunta sem informações estranhas.

Por exemplo, em vez de fornecer instruções passo a passo para resolver um problema matemático complexo, pode simplesmente dizer: "Resolve a seguinte equação e explica o teu raciocínio: 3x^2 + 7x - 2 = 0."

Evitar o excesso de orientação

Enquanto os modelos anteriores beneficiavam muitas vezes de instruções ou exemplos pormenorizados (uma técnica conhecida como "aprendizagem de poucas tentativas"), o desempenho melhorado da o1 e o processo de raciocínio interno tornam essa orientação menos necessária e potencialmente contraproducente.

Considere o seguinte:

• Resista ao impulso de fornecer vários exemplos ou um contexto extenso, a menos que seja absolutamente necessário.

• Permitir que o modelo tire partido das suas próprias capacidades de raciocínio em vez de tentar orientar o seu processo de pensamento.

• Evite indicar explicitamente passos ou métodos para resolver um problema, pois isso pode interferir com a cadeia interna de raciocínio da o1.

Ao evitar uma orientação excessiva, permite que o1 utilize plenamente os seus modelos de raciocínio avançados e descubra potencialmente soluções mais eficientes ou inovadoras para tarefas de raciocínio complexas.

Utilização de delimitadores para maior clareza

Embora a simplicidade seja crucial, há alturas em que é necessário fornecer um input estruturado ou separar diferentes componentes do seu prompt. Nestes casos, a utilização de delimitadores pode aumentar significativamente a clareza e ajudar o1 a processar a sua entrada de forma mais eficaz.

Os delimitadores têm vários objectivos:

1. Separam claramente as diferentes secções do seu texto.

2. Ajudam o modelo a distinguir entre instruções, contexto e a consulta efectiva.

3. Podem ser utilizados para indicar formatos ou tipos de informação específicos.

Algumas formas eficazes de utilizar delimitadores incluem:

• Aspas triplas: """O seu texto aqui"""

• Etiquetas de estilo XML: A sua instrução aqui

• Traços ou asteriscos: - ou ***

• Secções claramente identificadas: [CONTEXTO], [CONSULTA], [FORMATO DE SAÍDA]

Por exemplo, ao trabalhar com dados de sequenciação de células ou outras informações científicas, pode estruturar o seu pedido da seguinte forma:

—

[CONTEXTO]

O seguinte é um conjunto de dados de uma experiência de sequenciação de células:

<data>

...os seus dados aqui...

</data>

[QUERY]

Analisar estes dados e identificar quaisquer padrões ou anomalias significativos.

[FORMATO DE SAÍDA]

Apresente a sua análise num relatório estruturado com secções para Métodos, Resultados e Conclusões.

—

Ao utilizar os delimitadores de forma eficaz, pode fornecer o contexto e a estrutura necessários sem sobrecarregar as capacidades de raciocínio de o1 ou interferir com a sua cadeia interna de processos de pensamento.

Como otimizar a entrada para o1

Aproveitar eficazmente as capacidades de raciocínio avançado da o1 requer uma entrada optimizada. Equilibrar o contexto e a concisão, fornecendo antecedentes essenciais sem sobrecarregar o modelo. Concentre-se na qualidade em vez da quantidade, confiando na capacidade da o1 de inferir e raciocinar. Para tarefas complexas, ofereça uma breve visão geral em vez de uma explicação exaustiva.

Ao utilizar Geração Aumentada de Recuperação (RAG) com o1, ser seletivo com a informação externa. Dê prioridade a dados relevantes e de alta qualidade em detrimento do volume, utilizando as RAG principalmente para factos específicos e não para o contexto geral. Esta abordagem direcionada melhora o desempenho da o1 em tarefas específicas do domínio sem sobrecarregar o seu processo de raciocínio.

Aceite o desempenho melhorado da o1 confiando-lhe pedidos mais desafiantes e matizados. Espere respostas sofisticadas, mesmo a partir de entradas concisas, e experimente consultas complexas que poderiam ser inadequadas para modelos de IA anteriores. Esta adaptação permite-lhe aproveitar totalmente o potencial da o1 para tarefas de raciocínio complexas.

Quem deve utilizar o modelo o1 da OpenAI?

À medida que as empresas e os investigadores se debatem com desafios cada vez mais complexos e com o surgimento de novos modelos de aprendizagem ao longo da vida, coloca-se a questão: devo utilizar o OpenAI o1 para as minhas necessidades específicas?

Candidatos ideais para a adoção da o1

Ao considerarmos quem deve utilizar o modelo o1 da OpenAI, vários grupos destacam-se como particularmente adequados para tirar partido das suas capacidades avançadas. Os pontos fortes únicos do modelo o1 no raciocínio complexo e na resolução de problemas fazem dele uma ferramenta inestimável para quem trabalha na vanguarda da inovação e da descoberta.

1️⃣ Equipas de investigação e desenvolvimento: As equipas de I&D de todas as indústrias devem adotar o o1 pela sua capacidade de enfrentar desafios complexos utilizando o raciocínio de cadeia de pensamento. Este modelo pode acelerar os processos de investigação, desde a descoberta de medicamentos até ao desenho experimental, analisando eficazmente interações complexas e gerando hipóteses. A capacidade do o1 para um raciocínio detalhado e passo a passo alinha-se bem com a abordagem rigorosa da I&D, tornando-o uma ferramenta inestimável para explorar novas direcções de investigação e resolver problemas de várias etapas.

2️⃣ Desenvolvimento e codificação de software: As capacidades melhoradas do o1 para lidar com tarefas de codificação, otimizar algoritmos e depurar sistemas complexos fazem dele um recurso inestimável para os programadores. Para programadores competitivos, a abordagem sistemática do o1 aos desafios de codificação reflecte os processos de pensamento dos programadores de topo, servindo não só como uma ferramenta mas também como um potencial mentor para melhorar as capacidades de resolução de problemas.

3️⃣ Instituições científicas e académicas: Na investigação científica e no meio académico, as capacidades avançadas de raciocínio da o1 são excelentes na análise de vastos conjuntos de dados, na formulação de hipóteses e na sugestão de abordagens experimentais em campos que vão da astrofísica à genómica. A sua capacidade de fornecer explicações detalhadas para conceitos complexos torna-o numa ajuda poderosa tanto na investigação como na educação. Na física teórica e na matemática avançada, a proficiência da o1 pode conduzir a novas perspectivas sobre questões antigas, tornando-a uma ferramenta essencial para alargar os limites do conhecimento humano.

15 estatísticas/factos a saber sobre o modelo o1 da OpenAI

1️⃣ 83% precisão nas eliminatórias das Olimpíadas Internacionais de Matemática

Esta é uma melhoria significativa em relação ao 13% do GPT-4o, demonstrando as capacidades avançadas de raciocínio matemático do o1.

2️⃣ Classificação de 89º percentil no Codeforces

Demonstra as competências excepcionais de o1 na programação competitiva e na resolução de problemas algorítmicos complexos.

3️⃣ Taxa de sucesso do 74% em problemas AIME

Um salto enorme em relação ao 9% do GPT-4o, que realça as capacidades do o1 para enfrentar desafios matemáticos difíceis e com várias etapas.

4️⃣ Precisão de nível de doutoramento no referencial GPQA para física, biologia e química

Mostra a versatilidade da o1 em todas as disciplinas científicas, tornando-a valiosa para a investigação científica de alto nível.

5️⃣ Janela de contexto de 128 000 fichas

Permite que o1 processe e compreenda textos muito mais longos ou problemas mais complexos numa única mensagem.

6️⃣ Duas variantes: o1-preview e o1-mini

Oferece flexibilidade para diferentes casos de utilização, equilibrando a capacidade e a velocidade.

7️⃣ Utiliza "tokens de raciocínio" internos para a resolução de problemas

Permite ao o1 decompor problemas complexos em etapas, imitando o raciocínio humano.

8️⃣ Desempenho melhorado em línguas difíceis como o ioruba e o suaíli

Melhora a utilidade do o1 para tarefas multilingues e aplicações globais.

9️⃣ 0,44 pontuação no teste SimpleQA para alucinações

Inferior ao 0,61 do GPT-4o, o que indica uma menor probabilidade de gerar informações falsas.

94% Seleção correta da resposta em perguntas não ambíguas

Melhoria em relação ao 72% do GPT-4o, sugerindo maior equidade e menor enviesamento nas respostas.

1️⃣1️⃣ Maior resistência ao jailbreak e adesão à política de conteúdos

Melhora a segurança e a fiabilidade das aplicações sensíveis ou dirigidas ao público.

1️⃣2️⃣ Tempos de resposta mais lentos em comparação com os modelos anteriores

Compensação pelos seus processos de raciocínio mais alargados e capacidades de análise mais profundas.

1️⃣3️⃣ o1-preview pricing: $15 por milhão de tokens de entrada, $60 por milhão de tokens de saída

Reflecte as capacidades avançadas e o aumento dos recursos computacionais necessários.

1️⃣4️⃣ Excelente em matemática, codificação e raciocínio científico

Demonstra uma excelência particular nos domínios STEM, o que o torna inestimável para instituições de investigação, empresas de tecnologia e organizações educativas.

1️⃣5️⃣ o1-mini com preço de $3 por milhão de tokens de entrada

Oferece uma opção mais económica em comparação com a o1-preview, embora provavelmente com algumas desvantagens em termos de capacidade.

A linha de fundo

O modelo o1 da OpenAI representa um salto significativo nas capacidades de IA, particularmente em tarefas de raciocínio complexas nos domínios STEM. O seu desempenho melhorado em áreas como a matemática, a codificação e a análise científica, juntamente com caraterísticas de segurança melhoradas e enviesamentos reduzidos, torna-o uma ferramenta poderosa para as empresas que enfrentam desafios sofisticados.

No entanto, as contrapartidas em termos de velocidade de processamento e custos mais elevados exigem uma análise cuidadosa. À medida que a IA continua a evoluir, a o1 é um testemunho dos rápidos avanços neste domínio, oferecendo capacidades sem precedentes que poderão transformar a forma como as empresas e os investigadores abordam a resolução de problemas complexos num futuro próximo.

Obrigado por ler AI & YOU!

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