Wprowadzenie przez OpenAI modeli rozumowania, o1 i o1-mini , oznacza znaczący postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji. Modele te prezentują ulepszone możliwości rozumowania, ustanawiając nowy standard w różnych dziedzinach.
Zdolność o1 i o1-mini do skutecznego rozwiązywania skomplikowanych problemów i podejmowania niuansowych decyzji skutkuje jasnymi, możliwymi do podjęcia działania odpowiedziami. To innowacyjne podejście pozycjonuje te modele jako cenne narzędzia w wielu dziedzinach.
Czym jest model o1-preview?
Model o1 , wcześniej znany jako Strawberry , znacznie odbiega od tradycyjnych modeli GPT OpenAI, ponieważ wykorzystuje odrębne algorytmy i zestawy danych treningowych. Uruchomiony z obietnicą rozwiązania złożonych wyzwań w takich obszarach jak matematyka, nauka i rozwój oprogramowania, o1 oferuje niezliczone potencjalne zastosowania. Na przykład:
- Naukowcy zajmujący się opieką zdrowotną mogą wykorzystać tę technologię do adnotacji danych sekwencjonowania komórek.
- Fizycy mogą wykorzystać ją do opracowania skomplikowanych wzorów matematycznych dla optyki kwantowej.
- Programiści mogą go używać do konstruowania i zarządzania złożonymi procesami pracy.
Warto zauważyć, że o1 wykazał się niezwykłymi umiejętnościami rozumowania, osiągając imponujący wynik 83% na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej (IMO), co stanowi wyraźny kontrast z GPT-4o , który uzyskał jedynie 13% .
Uzupełniając model o1, OpenAI zaprezentowało również o1-mini , bardziej uproszczoną i ekonomiczną wersję zoptymalizowaną pod kątem kodowania. Podczas gdy o1 lepiej radzi sobie z rozległymi zadaniami, o1-mini wyróżnia się w uzupełnianiu kodu. Jednak w przypadku szerszych zastosowań wymagających głębszej wiedzy o1 pozostaje lepszym wyborem.
Pomimo swoich udoskonaleń, o1 ma ograniczenia, które utrudniają jego użyteczność w porównaniu do GPT-4o w przypadku określonych zadań. Brakuje mu możliwości przeglądania Internetu, narzędzi do analizy danych i funkcji przesyłania obrazów lub plików. Ponadto nie ma pamięci ani instrukcji niestandardowych, ani nie obsługuje wykorzystania głosu.
To skupienie się na niszowych rynkach sprawiło, że początkowo wahałem się przed eksploracją modeli o1. Mogą wydawać się onieśmielające dla osób niezaznajomionych z ich konkretnymi zastosowaniami. Jednak iskra ciekawości zmusiła mnie do zbadania, jakie unikalne korzyści o1 może zaoferować szerszej publiczności.
Pierwsze wrażenia
Przy pierwszym zetknięciu o1 niewątpliwie robi wrażenie swoimi możliwościami. Jednak tym, co wyróżnia się jeszcze bardziej niż rozwiązania, które zapewnia, jest proces rozumowania. Użytkownicy mogą obserwować, jak dochodzi do swoich wniosków, zwiększając przejrzystość.
Mimo to obserwacje OpenAI są prawdziwe: o1 sprawdza się w trudnych zadaniach, ale nie oznacza to, że jest lepszy we wszystkich typach zapytań. Jak stwierdził Sam Altman , o1 ma znaczące ograniczenia, które stają się widoczne przy dłuższym użytkowaniu: „o1 jest nadal wadliwe, nadal ograniczone i nadal wydaje się bardziej imponujące przy pierwszym użyciu niż po spędzeniu z nim więcej czasu”. To przekonanie znalazło oddźwięk w moim doświadczeniu.
Myślenie logiczne
Aby ocenić jego wydajność, rozpocząłem testy od prostych, logicznych pytań, zadając o1 serię zagadek.
W odpowiedzi na pierwszą zagadkę — uważaną za prostą — o1 potrzebował około 22 sekund , aby podać poprawną odpowiedź. Natomiast GPT-4o i GPT-4o-mini natychmiast dostarczały dokładne odpowiedzi. Ta tendencja utrzymywała się w kolejnych zagadkach, wskazując, że chociaż czas przetwarzania o1 był różny, dokładność pozostawała porównywalna z jego odpowiednikami.
Następnie rzuciłem wyzwanie zarówno o1, jak i GPT-4o, zadając im następujące pytanie:Here we have a book, 9 eggs, a laptop, a bottle, and a nail. Please tell me how to stack them onto each other in a stable manner.
Choć nie było to szczególnie praktyczne, o1 zapewniało logiczny układ:
Book (base)
9 Eggs (arranged in a 3x3 grid)
Laptop
Bottle
NailZ kolei GPT-4o sugeruje następujący stos:
Book (base)
Laptop
Bottle
Eggs - To put them in a carton (which isn't available) or arrange them in a pyramid
NailTa eksploracja pokazała, że wraz ze wzrostem złożoności pytań, zdolność o1 do rozumowania problemów przynosi bardziej niuansowe rozwiązania. Może służyć jako cenny partner burzy mózgów w przypadku rzeczywistych dylematów logicznych.
Pomoc w pisaniu i opinie
Z drugiej strony, używanie o1 do podstawowej pomocy w pisaniu — takiej jak pisanie e-maili lub zadań — może prowadzić do rozczarowania. Ma tendencję do bycia wolniejszym niż GPT-4o, a wyniki nie różnią się znacząco.
W jednym przypadku o1 potrzebowało kilku minut na przetworzenie zapytania, co ostatecznie doprowadziło do błędu. Jednak jego przejrzysty proces rozumowania pozwolił mi zobaczyć, że odstąpił od skutecznego rozwiązania, wybierając ciszę zamiast nieprawidłowej odpowiedzi, co sugeruje zmniejszoną halucynację.
Zachęcony, zwróciłem się do o1 o opinię na temat mojego pisania. Moje wcześniejsze doświadczenia z ChatGPT ujawniły tendencję do rozcieńczania mojego osobistego głosu. W związku z tym podchodziłem do o1 ostrożnie, mając nadzieję na inny wynik.
Ostatecznie, sprzężenie zwrotne generowane przez o1 odzwierciedlało sprzężenie zwrotne GPT-4o. Podczas gdy jego odpowiedzi były wolniejsze i dłuższe, odkryłem, że osiągnięcie znaczącej analizy w GPT-4o wymagało jedynie dodatkowych podpowiedzi. Jednak jeśli Twoje potrzeby obejmują pisanie scenariuszy lub generowanie kreatywnych pomysłów, gdzie GPT-4o czasami zawodzi, o1 wykazało lepsze zrozumienie dzięki dokładnemu badaniu podpowiedzi.
Analiza, strategia i planowanie
Poza zastosowaniami STEM, zdolności rozumowania o1 błyszczą w takich obszarach jak strategia, planowanie i badania. Jego metodyczne podejście do rozwiązywania problemów sprawia, że jest szczególnie biegły w kontekstach wymagających uwzględnienia wielu zmiennych.
Wykorzystałem o1, aby zająć się osobistym problemem zdrowotnym, a jego niuansowa perspektywa dostarczyła mi spostrzeżeń, które wcześniej przeoczyłem. To pokazało potencjał o1 do wieloaspektowej analizy, niezależnie od tego, czy jest stosowana do problemów zdrowotnych, czy strategii treści.
Co więcej, o1 może uzupełnić Twój proces badawczy, umożliwiając eksplorację z różnych perspektyw przy minimalnym nakłanianiu.
Czy o1 jest dla Ciebie odpowiednie?
Po zapoznaniu się z możliwościami o1, można się zastanawiać: czy jest to odpowiedni model dla Twoich potrzeb? Po pierwsze, rozważ ograniczenia użytkowania; o1-preview pozwala na wysyłanie tylko 50 wiadomości tygodniowo , podczas gdy o1-mini ogranicza użytkowników do 50 wiadomości dziennie . Ponadto modele o1 wymagają subskrypcji, podczas gdy GPT-4o oferuje kilka bezpłatnych opcji użytkowania.
Ważenie wpływu na środowisko stosowania o1 — znanego z dużego zużycia zasobów — jest kluczowe, zwłaszcza gdy różnice w wydajności między o1 a GPT-4o mogą być minimalne. Jednak w przypadku zadań obejmujących złożoną logikę, analizę strategiczną lub wieloaspektowe oceny o1 może być bardziej korzystne.
Podsumowując, czy nadszedł czas na przejście na ChatGPT o1? Niekoniecznie — przynajmniej nie wszędzie. Podczas gdy o1 stanowi znaczący krok naprzód w zadaniach rozumowania, jego ograniczenia i specyficzne ukierunkowanie sprawiają, że jest lepiej przystosowany do profesjonalistów w STEM lub osób poszukujących skomplikowanych strategicznych spostrzeżeń. Dla przeciętnego użytkownika GPT-4o utrzymuje swój status bardziej wszechstronnej opcji. Jednak dla tych, których intryguje przyszłość rozumowania AI, o1-preview z pewnością jest godne zbadania — chociaż może jeszcze nie zastąpić preferowanego modelu.
Dodaj komentarz