3 praktische Experimente mit OpenAIs o1, die Sie sehen müssen

Einführung

Wie oft denken Sie wirklich nach und überlegen, bevor Sie sprechen? Das aktuelle hochmoderne LLM, GPT-4o, lieferte bereits beeindruckende Antworten, ohne viel Zeit zum Antworten zu benötigen. Aber stellen Sie sich vor, es würde mehr Zeit zum Nachdenken und zum Aufbauen einer Logik benötigen. Mit ihrem neuesten Modell, o1, hat OpenAI eine Bombe platzen lassen und LLMs eingeführt, die wirklich nachdenken und überlegen können, bevor sie antworten – eine Fähigkeit, die bisher nur wenigen Menschen vorbehalten battle!

OpenAIs o1 ist eine neue Reihe von KI-Modellen, die so konzipiert sind, dass sie mehr Zeit in das Nachdenken investieren, bevor sie eine Antwort generieren. Die o1-Reihe übertrifft alle vorherigen Versionen und sogar viele Menschen auf verschiedenen Plattformen wie der USA Math Olympiad (AIME), der GPQA-Analysis und Codeforces und stellt OpenAIs bedeutenden Schritt in Richtung AGI dar. Die beiden Modelle – OpenAI o1 und OpenAI o1-mini – zeichnen sich durch hervorragende Ergebnisse in den Bereichen Argumentation, Wissenschaft, Codierung und Mathematik aus!

Additionally habe ich beschlossen, in diesem Weblog einige o1-Experimente durchzuführen und OpenAI o1 auf die Probe zu stellen! Ich habe drei Experimente aus den Bereichen Physik, Chemie und Biologie durchgeführt, kombiniert mit der Magie von Mathematik und Codierung, um Ihnen das perfekte, von o1 zubereitete Gericht zu servieren.

Lesen Sie weiter, um die Ergebnisse meiner Experimente mit OpenAI o1 zu erfahren.

Überblick

• Verstehen Sie den Umfang des O1-Modells von OpenAi in der Welt der Wissenschaft, des Denkens und der Logik.
• Visualisieren Sie die Möglichkeiten mit OpenAIs o1 im Bereich Physik, Chemie und Biologie.

Die Macht visueller Darstellungen in der Bildung

Die größte Herausforderung, der sich die Menschen in der Wissenschaft stellen müssen, ist der Mangel an Visualisierung! Stellen Sie sich vor, die meisten von uns denken bei dem Wort „Schwerkraft“ einfach an einen Apfel, der auf Newtons Kopf fällt. Visualisierung verbessert nicht nur das Lernerlebnis, sondern hilft uns auch, diese Lektion länger im Gedächtnis zu behalten. Die Idee, Simulationen/Visualisierungen wissenschaftlicher Konzepte zu erstellen, ist nicht gerade eine Neuigkeit. Aber die Möglichkeit, diese Visualisierungen zu erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben, um interaktive Systeme zu entwerfen, die über das Befolgen eines Regelsatzes hinausgehen und Logik und Argumentation integrieren, ist definitiv neu.

Mit dem o1-Modell von Open AI habe ich genau das getan!

Ich habe dem o1-Modell von OpenAI jeweils ein Downside aus Physik, Chemie und Biologie vorgelegt. Die Lösungen dieser Probleme erforderten logisches Denken, mathematische Berechnungen und umfangreiche Codierung, und o1 hat mich mit den Ergebnissen umgehauen!

Bevor wir zu den O1-Experimenten übergehen, empfehle ich Ihnen, unseren Artikel über So greifen Sie auf OpenAI o1 zu!

Experiment 1: Spielen mit Planeten (Physik) 🪐

Lassen Sie mich mit einer kurzen Wiederholung unseres Sonnensystems beginnen: Es besteht aus 8 Planeten: Merkur, Venus, Erde, Mars, Jupiter, Uranus, Saturn und Neptun. Die Sonne steht im Zentrum unseres Sonnensystems, um das sich die Planeten drehen. Klingt einfach, oder?

Nun haben alle diese Planeten unterschiedliche Entfernungen von der Sonne und umkreisen sie in einzigartigen Umlaufbahnen mit unterschiedlicher Geschwindigkeit. Die Geschwindigkeit eines Planeten um die Sonne wird im Allgemeinen mit der folgenden Formel berechnet:

v = √(GM/r)

Wo:

• v ist die Geschwindigkeit des Planeten
• G ist die universelle Gravitationskonstante
• M ist die Masse der Sonne
• r ist der Radius oder die Entfernung des Planeten von der Sonne

Angenommen, Sie möchten die Geschwindigkeitsänderungen eines Planeten visualisieren, indem Sie den Radius des Planeten oder die Masse der Sonne ändern. Sie müssen lediglich OpenAIs o1 auffordern, den Code zum Erstellen dieser Visualisierung zu schreiben.

Immediate

Ich möchte eine wissenschaftlich genaue Simulation unseres Sonnensystems erstellen, in der alle 8 Planeten mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten um die Sonne kreisen. Die Simulation sollte die folgenden Funktionen enthalten:

1. Einstellbare Parameter:
   • Fügen Sie Schieberegler (Zugbalken) unterhalb der Simulation ein, um Folgendes für jeden Planeten und die Sonne anzupassen:
   • Die Anpassung der Sonnenmasse sollte Auswirkungen auf die Umlaufgeschwindigkeiten der Planeten haben.
   • Durch Anpassen der Masse und des Radius eines Planeten sollte sich seine Darstellung in der Simulation ändern (Größe und möglicherweise Farbe), seine eigene Masse hat aufgrund der dominierenden Masse der Sonne jedoch keinen signifikanten Einfluss auf seine Umlaufbahn.
2. Visuelle Verbesserungen:
   • Alle Planeten und die Sonne müssen in der Simulation deutlich mit weißem Textual content gekennzeichnet sein, damit sie vor dem Weltraumhintergrund intestine sichtbar sind.
   • Die Umlaufbahnen der Planeten sollen als Bahnen um die Sonne dargestellt werden.
   • Beim Anpassen eines Parameters soll der entsprechende Planet (bzw. die Sonne) in der Simulation für kurze Zeit hervorgehoben werden (z. B. durch ein rotes Rechteck), um anzuzeigen, welcher Himmelskörper verändert wurde.
3. Benutzeroberfläche:
   • Der Textual content vor jedem Schieberegler sollte zur besseren Lesbarkeit schwarz sein.
   • Die Bedienelemente sollten in übersichtlichen Reihen in einer Tabelle angeordnet sein, in der Reihenfolge der Planeten im Sonnensystem.
   • Für jeden Himmelskörper sollte das Format wie folgt sein:
     • Title des Planeten oder der Sonne
     • Massenschieberegler
     • Radius-Schieberegler

Ausgabe

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Photo voltaic System Simulation</title>
    <fashion>
        /* Canvas styling */
        #simulationCanvas {
            background-color: #000;
            show: block;
            margin: 0 auto;
            border: 1px stable #ccc;
        }
        /* Management panel styling */
        #controls {
            width: 800px;
            margin: 20px auto;
            shade: #000;
            font-family: Arial, sans-serif;
        }
        #controls desk {
            width: 100%;
            border-collapse: collapse;
        }
        #controls td {
            padding: 5px;
            vertical-align: center;
        }
        #controls label {
            show: block;
            margin-bottom: 5px;
        }
        enter(kind="vary") {
            width: 100%;
        }
        h2 {
            text-align: heart;
            shade: #000;
        }
    </fashion>
</head>
<physique>
    <h2>Photo voltaic System Simulation</h2>
    <canvas id="simulationCanvas" width="800" top="800"></canvas>

    <div id="controls">
        <desk>
            <!-- Solar Controls -->
            <tr>
                <td colspan="2"><robust>Solar</robust></td>
            </tr>
            <tr>
                <td>
                    <label>Mass</label>
                    <enter kind="vary" id="sunMass" min="1" max="100" worth="100" step="1">
                </td>
                <td>
                    <label>Radius</label>
                    <enter kind="vary" id="sunRadius" min="10" max="50" worth="30" step="1">
                </td>
            </tr>
            <!-- Planets Controls -->
            <!-- Mercury -->
            <tr>
                <td colspan="2"><robust>Mercury</robust></td>
            </tr>

Klicken Sie hier, um den vollständigen Code anzuzeigen.

Dinge, die Sie beachten sollten

Um diesen Code auszuführen, müssen Sie nur 3 Schritte befolgen:

1. Kopieren Sie diesen Code in Ihren bevorzugten Code-Editor, beispielsweise Notepad.
2. Speichern Sie die Datei unter Hauptseite.
3. Öffnen Sie die Datei in Ihrem bevorzugten Webbrowser.

Alternativ können Sie direkt spielen mit die Model Ich habe es erstellt. Teilen Sie uns in den Kommentaren mit, was mit der Geschwindigkeit des Jupiters passiert ist, als Sie seinen Radius maximiert haben?

Funktionsweise von OpenAIs o1 in diesem Experiment

Während Sie diese Anwendung bewundern, lassen Sie uns einen Schritt zurückgehen, um zu verstehen, was das neueste Modell von OpenAI hinter den Kulissen getan hat, um meine Visualisierung zum Leben zu erwecken.

• Es hat einige Zeit gedauert, bis ich durch das Durchgehen der Eingabeaufforderung die verschiedenen zu berücksichtigenden Aspekte verstanden habe.
• Es wurde erkannt, dass zur Generierung der Ausgabe Konzepte aus Physik, Mathematik und Codierung verwendet werden müssen.
• Es kombinierte die Logik hinter jedem Schritt – eine Verschmelzung von Physik und Mathematik – und übersetzte mehrere von mir vorgeschlagene visuelle Elemente in einen passenden Code.

Nachdem wir nun mit der Modellierung unseres Sonnensystems fertig sind, können wir mit der Herstellung einiger Chemikalien beginnen.

Experiment 2: Säure-Base – Visuelle Chemie 🧪

Es gibt Tausende von Säuren und Basen. Es ist nicht immer leicht, sich zu merken, welche davon miteinander reagieren und welche Chemikalien dabei entstehen. Stellen Sie sich vor, wir wüssten, welche Ergebnisse wir erzielen könnten, bevor wir zwei Chemikalien mischen! Das würde uns wahrscheinlich viele Verbrennungen oder unglückliche Unfälle im Labor ersparen und unseren Instituten möglicherweise auch helfen, Geld für kaputte Becher und andere Geräte zu sparen.

Meine Bitte an Open AI o1 bestand additionally darin, eine Simulation zu erstellen, in der wir eine Säure, eine Base und deren Mengen auswählen können und die uns sagt, wie unser Produkt aussehen würde.

Immediate

Erstellen Sie eine dynamische und interaktive Simulation mit drei beschrifteten Bechern:

1. Becherbeschreibungen:
   • Becher A: Enthält eine ausgewählte Säure.
   • Becher B: Enthält eine ausgewählte Base.
   • Becher C: Zeigt das Ergebnis der Reaktion.
2. Elemente der Benutzeroberfläche:
   • Fügen Sie Dropdown-Menüs zur Auswahl von 20 verschiedenen Säuren und 20 verschiedenen Basen hinzu.
   • Stellen Sie separate Dropdown-Menüs zur Auswahl der Volumina (von 10 bis 100 ml, in Schritten von 10) für Säure und Base bereit.
3. Interaktive Funktionalität:
   • Wenn der Benutzer eine Säure, eine Base und deren Volumina auswählt, sollte die Simulation:
     • Animieren Sie die Zugabe der Säure und Base in die jeweiligen Becher.
     • Zeigen Sie die Säure- und Basenetiketten auf Becher A und Becher B an, sobald Sie Ihre Auswahl getroffen haben.
     • Zeigt Becher C in grüner Farbe an, wenn eine Reaktion stattfindet, und in blauer Farbe, wenn keine Reaktion stattfindet.
     • Geben Sie unterhalb der Simulation ausführliche Informationen an, z. B. ob eine Reaktion stattgefunden hat, welches Produkt erzeugt wurde, seinen Namen, seine chemische Formel und relevante Einzelheiten.
4. Visuelle Elemente:
   • Becher sollten eine realistische Type haben.
   • Stellen Sie zur besseren Lesbarkeit sicher, dass der gesamte Textual content schwarz ist.

Ausgabe

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <title>Acid-Base Response Simulation</title>

    <fashion>

        /* Styling for the simulation */

        physique {

            background-color: #f0f0f0;

            background-image: url('https://instance.com/chemistry_lab_background.jpg'); /* Substitute with an precise lab picture URL */

            background-size: cowl;

            font-family: Arial, sans-serif;

        }

        #simulationContainer {

            show: flex;

            justify-content: space-around;

            align-items: flex-end;

            margin-top: 20px;

        }

        .beaker {

            width: 80px;

            top: 150px;

            border: 2px stable #333;

            border-bottom: 0;

            border-radius: 0 0 50% 50%;

            place: relative;

            overflow: hidden;

            background-color: #fff;

        }

        .beaker-label {

            text-align: heart;

            font-weight: daring;

            shade: #000;

            margin-top: 5px;

        }

        .liquid {

            width: 100%;

            top: 0;

            background-color: clear;

            place: absolute;

            backside: 0;

            transition: top 1s ease;

        }

Klicken Sie hier, um den vollständigen Code anzuzeigen.

Dinge, die Sie beachten sollten

Um diesen Code auszuführen, befolgen Sie die gleichen Schritte wie oben beschrieben.

Alternativ können Sie direkt die Model Ich habe es erschaffen.

Nachdem unsere Chemie nun geklärt ist, ist es Zeit, zu unserem nächsten O1-Experiment aufzubrechen!

Experiment 3: Vermischung mit der Biologie 🔬

Das einzige, was uns von Maschinen unterscheidet, ist die Biologie. In der Biologie liegt das gesamte Geheimnis der Menschheit und im Kern der Biologie liegen Proteine. Proteine ​​sind für den Menschen das, was Token für LLMs sind. Diese Proteine ​​bilden unseren Körper, unser Gehirn und unser gesamtes Nervensystem und helfen uns, unsere Umgebung zu begreifen und zu verstehen. Dies ist ähnlich, wie Token die gesamte Funktionalität von LLMs aufbauen.

Es sind jedoch praktisch unbegrenzte Kombinationen von Proteinen möglich! Daher ist es sehr schwierig, sich die Namen und Anwendungsfälle für jedes einzelne davon zu merken.

Die Aufgabe, die ich o1 von OpenAI stellte, bestand additionally darin, eine Simulation zu erstellen, mit der ich unbegrenzt viele Kombinationen dieser Proteine ​​erzeugen und ihre Anwendungsfälle erlernen konnte.

Immediate

Erstellen Sie eine interaktive Protein Builder-Simulation mit den folgenden Funktionen:

1. Benutzerinteraktion:
   • Stellen Sie ein Dropdown-Menü bereit, das die 20 Standardaminosäuren enthält und deren vollständige Namen, Dreibuchstabencodes und Einbuchstabensymbole anzeigt.
   • Enthält Schaltflächen zum Hinzufügen einer Aminosäure zur Kette, Entfernen der letzten Aminosäure und Zurücksetzen der Kette.
2. Visuelle Darstellung:
   • Beginnen Sie mit der grundlegendsten Aminosäure, Glycin, die standardmäßig angezeigt wird.
   • Stellen Sie jede Aminosäure als eine eindeutig gefärbte Helix dar und zeigen Sie ihre Ein-Buchstaben-Symbole unten an.
   • Verbinden Sie Aminosäuren optisch mit Linien oder Bindungen, um Peptidbindungen darzustellen, während die Kette horizontal wächst.
3. Informationsanzeige:
   • Wenn Aminosäuren hinzugefügt werden, werden deren Namen und grundlegende Informationen (Eigenschaften, Verwendung) unterhalb der Simulation angezeigt.
   • Wenn die Aminosäuresequenz mit einem bekannten Protein oder Peptid übereinstimmt, zeigen Sie ausführliche Informationen an, einschließlich Title, Beschreibung und gängigen Verwendungszwecken.
   • Zeigen Sie bei Sequenzen, die nicht mit bekannten Proteinen übereinstimmen, die Aminosäuresequenz und allgemeine Informationen zu Peptiden an und geben Sie an, dass es sich möglicherweise um ein neues oder synthetisches Peptid handelt.

Ausgabe

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <title>Protein Builder Simulation</title>

    <fashion>

        physique {

            font-family: Arial, sans-serif;

            margin: 20px;

        }

        #builderContainer {

            width: 1000px;

            margin: 0 auto;

            text-align: heart;

        }

        #aminoAcidSelect {

            width: 200px;

            padding: 5px;

            font-size: 16px;

        }

        #addButton, #removeButton {

            padding: 5px 10px;

            font-size: 16px;

            margin: 10px 5px;

        }

        #chainDisplay {

            margin: 20px 0;

            font-size: 18px;

            show: flex;

            flex-wrap: nowrap;

            overflow-x: auto;

            border: 1px stable #ccc;

            padding: 10px;

        }

        .aminoAcid {

            place: relative;

            width: 100px;

            top: 150px;

            margin: 5px;

            text-align: heart;

        }

        .aminoAcid svg {

            width: 100%;

            top: 100%;

        }

        .aaLabel {

            margin-top: 5px;

            font-size: 14px;

        }

        #proteinInfo {

            margin-top: 20px;

            font-size: 16px;

        }

Klicken Sie hier, um den vollständigen Code anzuzeigen.

Um diesen Code auszuführen, befolgen Sie die gleichen Schritte wie oben beschrieben.

Alternativ können Sie direkt die Model Ich habe es erschaffen.

Das ist unglaublich, nicht wahr! Niemals hätte ich mir vorstellen können, dass das Identifizieren von Proteinen und die Herstellung neuer Proteine ​​so einfach und unterhaltsam sein kann.

Meine Beobachtung aus den obigen o1 Experimenten

Dieses neueste o1-Modell beeindruckt durch seine Fähigkeiten in den Bereichen Argumentation, logisches Denken und Codierung. Es bedarf jedoch noch erheblicher Fortschritte bei der Erweiterung der in GPT4o verfügbaren Funktionen wie Surfen im Web, Hochladen von Dateien oder Arbeiten mit Bildern. Bis wir diese Verbesserungen im o1-Modell sehen, wird GPT 4o weiterhin das Modell der Wahl für allgemeine Aufgaben sein.

Wenn Sie mehr über die Funktionsweise von OpenAi o1 und o1-mini erfahren möchten, lesen Sie diese Artikel:

Abschluss

Ich bin beeindruckt von den Ergebnissen, die ich in den obigen o1-Experimenten gesehen habe. In nur ein paar Stunden konnte ich 3 Simulationen für 3 verschiedene Strömungen erstellen! o1 kann potenziell Millionen von Studenten helfen, die nicht über die Ressourcen verfügen, um die Möglichkeiten, die die Wissenschaft zu bieten hat, tatsächlich zu erleben. Es wird für jeden, der eine Idee hat und möchte, dass die Welt sie sieht, immens nützlich sein.

Obwohl wir in der aktuellen Model des Modells keine Bilder oder Audiodateien hinzufügen können, wird diese Multimodalität die Möglichkeiten, die mit diesem Modell erreicht werden können, noch weiter verbessern. Eine wahrhaft generative Zukunft erwartet uns.

Bleiben Sie dran Analytics Vidhya-Weblog um mehr über die Verwendung von o1 zu erfahren!

Häufig gestellte Fragen

Anu Madan verfügt über mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Inhaltserstellung und -verwaltung. Sie hat als Inhaltserstellerin, -prüferin und -managerin gearbeitet und mehrere Kurse und Blogs erstellt. Derzeit arbeitet sie an der Erstellung und Strategie der Inhaltskuratierung und des Inhaltsdesigns rund um generative KI und andere aufkommende Technologien.