ChatGPT o1 — новая «клубничная» модель от OpenAI — советы, как ее использовать

Компания OpenAI представила свою новую модель o1, которая, хотя и требует немного больше времени для ответа на запросы, с гораздо большей вероятностью будет точной и предоставит значительно более подробные ответы, чем предыдущие модели.

Хотя он не идеален для всех задач, он отлично справляется с математикой, кодированием и проблемами, требующими расширенного мышления и анализа. Например, он может анализировать табели учета рабочего времени и данные о сменах для крупного магазина, чтобы разработать оптимальную схему работы.

При работе с моделями o1 проектирование подсказок играет решающую роль в получении точных и высококачественных результатов. По сравнению с GPT-4 модели o1 были настроены на более эффективное реагирование на определенные типы инструкций и ориентированные на задачи запросы. Вот несколько стратегий, которые следует учитывать при создании подсказок для моделей o1:

Модели o1, как и их предшественники GPT-4, предназначены для интерпретации и выполнения инструкций. Однако серия o1 более искусна в обработке точных, ясных подсказок. Например, если вы просите модель резюмировать технический документ, вы должны предоставить четкие данные относительно уровня детализации и формата, который вы ожидаете. Подсказка типа «Резюмируйте этот отчет, сосредоточившись на финансовых показателях в маркированных списках» с большей вероятностью сгенерирует желаемый/ожидаемый ответ, чем неопределенный запрос типа «Резюмируйте этот отчет».

Модели o1 особенно искусны в управлении длинными контекстными окнами, что позволяет им обрабатывать расширенные разговоры или документы, не теряя при этом предшествующую информацию. Эта возможность означает, что подсказки могут включать более крупные фрагменты контекста, сохраняя при этом связные ответы.

Чтобы в полной мере воспользоваться этой функцией, структурируйте подсказки, которые постепенно выстраиваются на основе предыдущих обменов. Например, в сценарии поддержки клиентов модель o1 может быть подсказана подробной историей разговора, за которой следуют инструкции, такие как «На основе приведенного выше разговора составьте черновик ответа по электронной почте, который касается проблем клиента и предлагает решение». Способность модели вспоминать более ранние части обмена позволяет ей генерировать ответы, которые кажутся более естественными и контекстно-зависимыми, чем GPT-4, которая может испытывать трудности с более длинными контекстными окнами.

Хотя и o1, и GPT-4 принадлежат к семейству языковых моделей OpenAI, пользователи должны знать о существенных различиях между ними.

GPT-4 была разработана как универсальная модель с широкой применимостью для различных задач. Это сделало ее невероятно универсальной, но иногда GPT-4 не хватало тонкой настройки специфичности, необходимой для определенных сложных задач. Напротив, модели o1 были оптимизированы для определенных доменов, то есть они преуспевают в приложениях, ориентированных на конкретные задачи, таких как юридический анализ текста, генерация кода и медицинское реферирование. Это делает модели o1 более эффективными при обработке целевых подсказок, предоставляя более целевые и релевантные ответы.

Одной из выдающихся особенностей моделей o1 является их улучшенная эффективность ресурсов. В то время как GPT-4 требовала значительных вычислительных ресурсов, особенно при работе с крупномасштабными задачами, модели o1 были разработаны так, чтобы быть легче и быстрее. Это позволяет им быстрее выдавать результаты и с меньшими затратами, особенно при развертывании в корпоративных средах, где оптимизация ресурсов имеет решающее значение. Эта повышенная эффективность также означает, что модели o1 лучше подходят для сред с ограниченной вычислительной мощностью, таких как мобильные приложения или мелкомасштабные облачные развертывания, где GPT-4 может потребоваться помощь для оптимальной работы.

Модели o1 вводят улучшенную обработку контекста по сравнению с GPT-4. В то время как GPT-4 был ограничен более короткими контекстными окнами, что приводило к потенциальным проблемам при управлении длительными разговорами или документами, модели o1 могут обрабатывать более длительные взаимодействия без потери связности. Это делает модели o1 особенно ценными для таких задач, как расширенные чаты обслуживания клиентов или анализ длинных документов, где сохранение контекста имеет решающее значение для предоставления точных результатов.

Модели o1 предлагают улучшенную способность обрабатывать запросы, специфичные для домена. В то время как GPT-4 предоставил достойные ответы в большинстве областей, модели o1 более тонко настроены для достижения успеха в определенных отраслях, таких как финансы, здравоохранение и юридический анализ. Это делает их более надежными для пользователей, ищущих высокую точность в специализированных задачах.

Модели o1 от OpenAI предлагают значительные преимущества по сравнению с GPT-4 в производительности, ориентированной на конкретные задачи, эффективности ресурсов и обработке контекста. Пользователи могут извлекать более точные, адаптированные и эффективные результаты, используя четкие, конкретные подсказки и используя ориентированную на задачи природу моделей o1. В то время как GPT-4 остается мощным инструментом для общих целей, модели o1 представляют собой новую эру ИИ, где точность и эффективность в приложениях, ориентированных на конкретные области, имеют первостепенное значение.

#gpt4o #gpto1

#openai #искуственныйинтеллект #чатботыдлябизнеса #рзговорныйии #глубокоеобучение #генерациятекста #оптимизацияпродаж #повышениеэффективностибизнеса #уменьшениезапросов #улучшениеклиентскогоопыта #chatgptруководство #chatgptввдение #chatgptосновы #chatgptвозможности #chatgptсоветы #chatgptпротивдруихчатботов