Як викликати OpenAI o1 + чи варто його використовувати? - AI&YOU #72

Статистика тижня: o1 продемонструвала виняткову майстерність, посівши 89-й процентиль на Codeforces, відомій платформі для викликів з кодування. (OpenAI)

Нова модель o1 від OpenAI знаменує собою зміну парадигми в тому, як ШІ обробляє складні запити та реагує на них. На відміну від своїх попередників, o1 розроблена так, щоб "обмірковувати" проблеми перед тим, як генерувати відповідь, імітуючи процес міркування, більш схожий на людський. Ця фундаментальна зміна в архітектурі моделі вимагає відповідної еволюції в наших методах підказок.

У цьому випуску AI&YOU ми ділимося думками з трьох блогів, які ми опублікували на цю тему:

• Як викликати o1-модель OpenAI

• Хто повинен використовувати o1-модель OpenAI?

• 15 статистичних даних/фактів про o1-модель OpenAI

Як викликати OpenAI o1 + чи варто його використовувати? - AI&YOU #72

Для підприємств і розробників ШІ, які звикли працювати з попередніми моделями, такими як GPT-4o, адаптація до унікальних характеристик o1 має вирішальне значення. Стратегії підказок, які давали оптимальні результати з попередніми моделями, можуть виявитися не такими ефективними - або навіть зашкодити продуктивності - при застосуванні до o1.

Розуміння того, як ефективно спонукати цю нову модель, є ключем до розкриття її повного потенціалу та використання її передових можливостей міркувань у реальних додатках.

Розуміння можливостей міркувань o1

Хоча такі моделі, як GPT-4o, чудово генерували текст, подібний до людського, і виконували широкий спектр мовних завдань, вони часто мали проблеми зі складними міркуваннями, особливо в галузях, що вимагають логічного покрокового розв'язання проблем. Однак модель o1 була спеціально розроблена, щоб заповнити цю прогалину.

Ключова відмінність полягає в тому, як o1 обробляє інформацію. На відміну від попередніх моделей, які генерують відповіді на основі розпізнавання шаблонів у навчальних даних, o1 використовує більш структурований підхід до вирішення проблем. Це дозволяє йому вирішувати завдання, які вимагають багатокрокових міркувань, логічних висновків і навіть творчого підходу, зі значно підвищеною точністю.

Внутрішній ланцюжок міркувань

В основі можливостей o1 лежить інтегрований ланцюжок думок (CoT) міркувань. Цей підхід, який раніше використовувався як зовнішня техніка підказок, тепер вбудований безпосередньо в архітектуру моделі. Коли o1 отримує складний запит, він не відразу генерує відповідь. Замість цього він спочатку розбиває проблему на менші, керовані кроки.

Цей внутрішній процес міркувань дозволяє o1:

1. Визначте ключові компоненти проблеми

2. Встановлення логічних зв'язків між різними елементами

3. Розглянемо кілька підходів до вирішення завдання

4. Оцінювати та коригувати власні міркування в міру їхнього розвитку

Стрибки продуктивності у складних завданнях

Інтеграція міркувань CoT в o1 призвела до значних покращень у виконанні складних логічних завдань:

• Розв'язання математичних задач: Досягає рівня точності на порядки вищого, ніж у попередників, на завданнях олімпіадного рівня.

• Можливості кодування: Змагається з кваліфікованими людьми-програмістами у розробці та налагодженні програмного забезпечення.

• Наукова аргументація: Досягає успіху в аналізі даних та генеруванні гіпотез, відкриваючи нові дослідницькі горизонти.

• Багатокроковий логічний висновок: Виконує завдання, що вимагають складних покрокових міркувань, з підвищеною кваліфікацією.

Інтегруючи міркування CoT, o1 досягла значного покращення у вирішенні завдань, що вимагають складного пізнання, встановивши нові орієнтири у можливостях ШІ.

Ключові принципи надання підказки o1

Заглиблюючись у мистецтво підказки моделі o1 OpenAI, важливо розуміти, що це нове покоління моделей міркувань вимагає зміни нашого підходу. Давайте розглянемо ключові принципи, які допоможуть вам використовувати весь потенціал розширених можливостей o1.

Простота і прямота у підказках

Коли справа доходить до підказок o1, простота є ключовим фактором. На відміну від попередніх моделей, які часто отримували користь від детальних інструкцій або розгорнутого контексту, вбудовані можливості міркувань o1 дозволяють йому найкраще працювати з простими підказками.

Ось кілька порад щодо створення простих і прямих підказок:

• Будьте чіткими та лаконічними: Сформулюйте своє питання або завдання прямо, без зайвих подробиць.

• Уникайте надмірних пояснень: Довіряйте здатності моделі розуміти контекст і виводити деталі.

• Зосередьтеся на основній проблемі: Представте основні елементи вашого запиту без зайвої інформації.

Наприклад, замість того, щоб надавати покрокові інструкції для розв'язання складної математичної задачі, ви можете просто констатувати: "Розв'яжіть рівняння і поясніть свої міркування: 3x^2 + 7x - 2 = 0".

Уникнення надмірних вказівок

Якщо попередні моделі часто отримували користь від детальних інструкцій або прикладів (метод, відомий як "навчання з кількох пострілів"), то покращена продуктивність o1 та внутрішній процес міркувань роблять такі вказівки менш необхідними і потенційно контрпродуктивними.

Розглянемо наступне:

• Не намагайтеся наводити багато прикладів або розлогий контекст, якщо це не є абсолютно необхідним.

• Дозвольте моделі використовувати власні можливості міркування, а не намагайтеся керувати її розумовим процесом.

• Уникайте чіткого зазначення кроків або методів розв'язання проблеми, оскільки це може порушити внутрішній ланцюжок міркувань o1.

Утримуючись від надмірних вказівок, ви дозволяєте o1 повною мірою використовувати свої передові моделі міркувань і потенційно знаходити більш ефективні або інноваційні рішення для складних завдань міркувань.

Використання роздільників для більшої ясності

Хоча простота має вирішальне значення, бувають випадки, коли вам потрібно надати структуровані дані або відокремити різні компоненти вашого запиту. У таких випадках використання роздільників може значно підвищити чіткість і допомогти o1 ефективніше опрацювати ваші дані.

Розмежувачі слугують кільком цілям:

1. Вони чітко розділяють різні частини вашого запиту.

2. Вони допомагають моделі розрізняти інструкції, контекст і власне запит.

3. Їх можна використовувати для позначення певних форматів або типів інформації.

Деякі ефективні способи використання роздільників включають в себе наступні:

• Потрійні лапки: """Ваш текст тут"""

• Теги у стилі XML: Ваша інструкція тут</instruction

• Тире або зірочки: - або ***

• Чітко позначені розділи: [КОНТЕКСТ], [ЗАПИТ], [ФОРМАТ ВИВОДУ].

Наприклад, під час роботи з даними секвенування клітин або іншою науковою інформацією ви можете структурувати підказку таким чином:

—

[КОНТЕКСТ]

Нижче наведено набір даних з експерименту з секвенування клітин:

<data>

...ваші дані тут...

</data

[QUERY]

Проаналізуйте ці дані та визначте будь-які значущі закономірності чи аномалії.

[ВИХІДНИЙ ФОРМАТ].

Надайте свій аналіз у вигляді структурованого звіту з розділами "Методи", "Результати" та "Висновки".

—

Ефективно використовуючи роздільники, ви можете забезпечити необхідний контекст і структуру, не перевантажуючи міркування o1 і не втручаючись у його внутрішній ланцюжок мислення.

Як оптимізувати вхідні дані для o1

Ефективне використання розширених можливостей міркувань o1 вимагає оптимізації вхідних даних. Збалансуйте контекст і лаконічність, надаючи необхідну інформацію, не перевантажуючи модель. Зосередьтеся на якості, а не на кількості, довіряючи здатності o1 робити висновки та міркувати. Для складних завдань пропонуйте короткий огляд, а не вичерпне пояснення.

При використанні Розширене покоління пошуку (RAG) з o1, будьте вибірковими із зовнішньою інформацією. Надавайте перевагу якісним, релевантним даним, а не їхньому обсягу, використовуючи RAG переважно для конкретних фактів, а не загального контексту. Такий цілеспрямований підхід підвищує ефективність роботи o1 у вирішенні специфічних завдань, не перевантажуючи процес міркувань.

Скористайтеся покращеною продуктивністю o1, довіряючи йому більш складні, нюансовані підказки. Очікуйте складних відповідей навіть на короткі дані та експериментуйте зі складними запитами, які могли бути непридатними для попередніх моделей штучного інтелекту. Ця адаптація дозволяє повністю використати потенціал o1 для складних завдань, що вимагають міркувань.

Хто повинен використовувати o1-модель OpenAI?

Оскільки підприємства та дослідники стикаються з дедалі складнішими викликами та появою нових моделей LLM, виникає питання: чи варто використовувати OpenAI o1 для моїх конкретних потреб?

Ідеальні кандидати для усиновлення o1

Розглядаючи питання про те, кому слід використовувати модель o1 OpenAI, ми виділили кілька груп, які особливо добре підходять для використання її розширених можливостей. Унікальні сильні сторони моделі o1 в комплексних міркуваннях і вирішенні проблем роблять її безцінним інструментом для тих, хто працює на передовій інновацій та відкриттів.

1️⃣ Команди дослідників і розробників: Науково-дослідницькі команди в різних галузях повинні взяти на озброєння o1 за її здатність вирішувати складні завдання, використовуючи логічний ланцюжок міркувань. Ця модель може прискорити дослідницькі процеси, від відкриття ліків до експериментального дизайну, шляхом ефективного аналізу складних взаємодій та генерування гіпотез. Здатність O1 до детальних, покрокових міркувань добре узгоджується з суворим підходом R&D, що робить його безцінним інструментом для вивчення нових напрямків досліджень і вирішення багатокрокових проблем.

2️⃣ Розробка та кодування програмного забезпечення: Розширені можливості o1 у вирішенні завдань кодування, оптимізації алгоритмів та налагодження складних систем роблять його безцінним активом для розробників. Для конкурентоспроможних програмістів систематичний підхід o1 до завдань кодування відображає процеси мислення програмістів найвищого рівня, слугуючи не лише інструментом, але й потенційним наставником для покращення навичок вирішення проблем.

3️⃣ Наукові та академічні установи: У наукових дослідженнях та академічних колах розширені міркування o1 допомагають аналізувати величезні масиви даних, формулювати гіпотези та пропонувати експериментальні підходи в різних галузях - від астрофізики до геноміки. Здатність надавати детальні пояснення складних понять робить його потужним помічником як у дослідженнях, так і в освіті. У теоретичній фізиці та вищій математиці знання o1 можуть призвести до нового розуміння давніх питань, що робить його важливим інструментом для розширення меж людських знань.

15 статистичних даних/фактів про o1-модель OpenAI

1️⃣ Точність 83% на відбірковому етапі Міжнародної олімпіади з математики

Це значне поліпшення порівняно з GPT-4o's 13%, що демонструє передові математичні здібності o1.

2️⃣ 89-й процентиль рейтингу на Codeforces

Демонструє виняткову майстерність o1 у змагальному програмуванні та вирішенні складних алгоритмічних задач.

3️⃣ 74% успішність вирішення проблем AIME

Величезний стрибок у порівнянні з GPT-4o 9%, що підкреслює майстерність o1 у вирішенні складних, багатокрокових математичних задач.

4️⃣ Точність на рівні кандидата наук на бенчмарку GPQA для фізики, біології та хімії

Показує універсальність o1 у різних наукових дисциплінах, що робить його цінним для наукових досліджень високого рівня.

5️⃣ 128,000 контекстне вікно токенів

Дозволяє o1 опрацьовувати та розуміти набагато довші фрагменти тексту або складніші проблеми за одну підказку.

6️⃣ Два варіанти: o1-preview та o1-mini

Пропонує гнучкість для різних випадків використання, можливість балансування та швидкість.

7️⃣ Використовує внутрішні "токени міркувань" для вирішення проблем

Дозволяє o1 розбивати складні проблеми на кроки, імітуючи людські міркування.

8️⃣ Покращена продуктивність на складних мовах, таких як йоруба та суахілі

Підвищує корисність o1 для багатомовних завдань і глобальних додатків.

9️⃣ 0,44 бала на тесті SimpleQA на галюцинації

Нижчий, ніж 0,61 у GPT-4o, що свідчить про меншу ймовірність генерування неправдивої інформації.

🔟 94% правильний вибір відповіді на однозначні запитання

Покращення порівняно з GPT-4o's 72%, що свідчить про підвищення справедливості та зменшення упередженості у відповідях.

1️⃣1️⃣ Покращений захист від зломів і дотримання контентної політики

Підвищує безпеку та надійність для публічних або чутливих застосунків.

1️⃣2️⃣ Повільніший час відгуку порівняно з попередніми моделями

Компроміс за більш розгорнуті процеси міркувань та глибші можливості аналізу.

1️⃣3️⃣ o1-preview pricing: $15 за мільйон вхідних токенів, $60 за мільйон вихідних токенів

Відображає розширені можливості та збільшення необхідних обчислювальних ресурсів.

1️⃣4️⃣ Вирізняється в математиці, кодуванні та науковому мисленні

Виявляє особливу майстерність у галузях STEM, що робить його безцінним для науково-дослідних установ, технологічних компаній та освітніх організацій.

1️⃣5️⃣ o1-mini за ціною $3 за мільйон вхідних токенів

Пропонує більш економічно ефективний варіант порівняно з o1-preview, хоча, ймовірно, з деякими компромісами в можливостях.

Підсумок

Модель o1 від OpenAI - це значний стрибок у розвитку можливостей штучного інтелекту, особливо у вирішенні складних завдань на основі міркувань у STEM-галузях. Покращена продуктивність у таких галузях, як математика, кодування та науковий аналіз, у поєднанні з покращеними функціями безпеки та зменшенням упередженості, робить її потужним інструментом для підприємств, які вирішують складні завдання.

Однак компроміси з точки зору швидкості обробки даних і більш високих витрат вимагають ретельного розгляду. Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися, o1 є свідченням швидкого прогресу в цій галузі, пропонуючи безпрецедентні можливості, які потенційно можуть змінити те, як бізнес і дослідники підходять до вирішення складних проблем у найближчому майбутньому.

Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & YOU!

Щоб отримати ще більше матеріалів про корпоративний ШІ, включаючи інфографіку, статистику, інструкції, статті та відео, підписуйтесь на канал Skim AI на LinkedIn

Хочете найняти ШІ-агента для виконання певної роботи або створити цілий штат співробітників зі штучного інтелекту? Заплануйте демо-версію нашої платформи AI-агентів без коду, щоб заробляти більше грошей і назавжди приборкати витрати на оплату праці!

Ми допомагаємо компаніям з венчурним та приватним капіталом у наступних галузях: Медичні технології, новини/контент-агрегація, кіно- та фото-виробництво, освітні технології, юридичні технології, фінтех та криптовалюта - автоматизувати роботу та масштабуватися за допомогою штучного інтелекту.