OpenAIs O1- und O3-Mini sind fortgeschrittene Argumentationsmodelle, die sich vom Foundation-GPT-4 (oft als GPT-4O bezeichnet) unterscheiden, wie sie Eingabeaufforderungen verarbeiten und Antworten erzeugen. Diese Modelle sollen mehr Zeit damit verbringen, durch komplexe Probleme zu denken und den analytischen Ansatz eines Menschen nachzuahmen. Um diese Modelle effektiv zu nutzen, ist es entscheidend zu verstehen, wie Eingabeaufforderungen hergestellt werden können, die ihre Leistung maximieren. In diesem Artikel werde ich einige Erkenntnisse aus OpenAs Aufforderungsleitfaden teilen!
Argumentationsmodelle verstehen
OpenAIs Argumentationsmodelle, einschließlich O1- und O3-Mini, sollen komplexe Probleme angehen, indem menschliche analytische Ansätze emuliert werden. Diese Modelle nutzen das Verstärkungslernen, um ihre Argumentationsfunktionen zu verbessern und sie an Themen wie Mathematik, Naturwissenschaften und Codierung auszuräumen. Im Gegensatz zu herkömmlichen GPT -Modellen verbringen Argumentationsmodelle zusätzliche Zeit damit, durch Probleme zu denken und detaillierte Denkketten zu generieren, bevor Sie zu einem Schluss kommen. Dieser absichtliche Prozess ermöglicht es ihnen, komplizierte Aufgaben mit größerer Genauigkeit und Tiefe zu erledigen.
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Verwalten von langen Konversationen und Speichergrenzen
Stellen Sie sich vor, Sie führen ein Gespräch mit einer wirklich klugen KI, die sich daran erinnert, was Sie sagen. Aber genau wie bei einem Notizbuch mit begrenzten Seiten kann es sich nur an eine bestimmte Menge an Informationen erinnern – 128.000 Wörter (Token) wert.
- Erste Kurve:
- Sie stellen eine Frage (Eingang).
- Die KI denkt darüber nach (Argumentation) und gibt eine Antwort (Ausgabe).
- Zweite Runde:
- Die KI erinnert sich an Ihre letzte Frage und Antwort.
- Es verwendet diesen Speicher, um besser zu reagieren.
- Dritte Kurve & darüber hinaus:
- Die KI fügt immer wieder neue Nachrichten hinzu und erinnert sich an die vergangenen.
- Aber da sein Gedächtnis begrenzt ist (128.000 Token), könnten ältere Teile des Gesprächs bekommen abschneiden (verkürzte Ausgabe).
Warum ist das wichtig?
- Die KI verfolgt Ihr Gespräch, aber Ältere Particulars könnten verschwinden Wenn der Chat zu lang wird.
- Wenn Sie eine lange Diskussion führen, können wichtige Informationen verloren gehen, es sei denn, Sie erinnern die KI.
Stellen Sie sich es wie ein Whiteboard vor – sobald es voll ist, müssen Sie alte Notizen löschen, um Platz für neue zu schaffen!
6 Erkenntnisse aus OpenAs Aufforderungsleitfaden
Basierend auf den neuesten Ressourcen von OpenAI hier sind meine Einblicke in optimierte schnelle Engineering!
Einfachheit ist der Schlüssel
Wenn Sie sich mit Argumentationsmodellen beschäftigen, ist es wichtig, dass die Auffordern von Klar und einfacher und unkomplizierter Aufforderungen aufrechterhalten wird. Übermäßig komplexe oder verworrene Anweisungen können das Modell verwirren und zu suboptimalen Antworten führen. Durch die artikulierende Abfragen in einfacher und direkter Weise können Benutzer ein besseres Verständnis und genauere Ausgaben der KI ermöglichen.
Die Argumentationsfunktionen von O1 ermöglichen es unserer Multi-Agent-Plattformmatrix, bei der Verarbeitung komplexer Dokumente erschöpfende, intestine formatierte und detaillierte Antworten zu erzeugen. Zum Beispiel ermöglichte O1 Matrix, mit einer grundlegenden Eingabeaufforderung leicht im Rahmen der eingeschränkten Zahlungskapazität in einem Kreditvertrag verfügbar zu identifizieren. Keine ehemaligen Modelle sind so leistungsfähig. O1 führte zu stärkeren Ergebnissen bei 52% der komplexen Aufforderungen für dichte Kreditvereinbarungen im Vergleich zu anderen Modellen.
– Hebbia, KI -Wissensplattformunternehmen für Recht und Finanzierung
Beispiel einer guten Aufforderung:
✅ „Was sind die drei Hauptgründe, warum das Römische Reich gefallen ist?“
Beispiel einer schlechten Aufforderung:
❌ „Erklären Sie in einer langen und strukturierten Reaktion die wirtschaftlichen, sozialen, politischen und militärischen Gründe im Fall des Römischen Reiches auf die umfassendste Weise.“
Vermeiden Sie Überladen mit Anweisungen
Im Gegensatz zu einigen traditionellen Aufforderungstechniken rät OpenAI davon, Modelle zu unterweisen, „Schritt für Schritt zu denken“ oder „ihre Argumentation zu erklären“. Solche Richtlinien können versehentlich die Leistung des Modells behindern. Wenn das Modell seinen Argumentationsprozess auf natürliche Weise generieren kann, liefert stattdessen häufig kohärentere und genauere Ergebnisse.
Beispiel einer guten Aufforderung:
✅ „Was ist die Ableitung von x² + 3x – 5?“
Beispiel einer schlechten Aufforderung:
❌ „Berechnen Sie die Ableitung von X² + 3x – 5 und erklären Sie jeden einzelnen Schritt, als ob Sie ein Lehrbuch für einen Anfänger ohne vorherige mathematische Kenntnisse schreiben würden.“
Nutzen Sie Graben für Klarheit
Durch die Einbeziehung von Grenzwerten wie Anführungszeichen oder Klammern kann die Struktureingaben effektiv strukturiert werden. Diese Praxis beschreibt verschiedene Teile der Eingabeaufforderung, verringert die Mehrdeutigkeit und leitet das Modell, um jedes Section angemessen zu interpretieren und auf jedes Section zu reagieren. Klare Strukturierung stellt sicher, dass das Modell die Eingabeaufforderung wie beabsichtigt verarbeitet, was zu genaueren Ausgängen führt.
Beispiel einer guten Aufforderung:
✅ „Analysieren Sie den Satz:“ Der schnelle braune Fuchs springt über den faulen Hund. “ Was ist das Thema und was ist das Verb? “
Beispiel einer schlechten Aufforderung:
❌ „Analysieren Sie diesen Satz: Der schnelle braune Fuchs springt über den faulen Hund. Identifizieren Sie das Subjekt und das Verb, erklären Sie jedoch auch, warum sie wie innerhalb der Satzstruktur funktionieren. “
Null-Shot-Aufforderung als erster Ansatz
OpenAI empfiehlt, mit Null-Shot-Aufforderung zu beginnen, wobei das Modell ohne Beispiele eine Aufgabe erhält. Argumentationsmodelle funktionieren häufig unter diesen Bedingungen intestine und liefern genaue Antworten, ohne dass Beispiele für veranschaulichende Beispiele erforderlich sind. Wenn die anfängliche Ausgabe nicht den Erwartungen entspricht, kann das Einbeziehen einiger Beispiele (nur wenige Aufforderung) dazu beitragen, die Antworten des Modells zu verfeinern.
Beispiel einer guten Aufforderung:
✅ „Übersetze ‚Ich liebe es, in Französisch zu lernen.“
Beispiel einer schlechten Aufforderung:
❌ „Wenn ich den Satz“ Ich liebe es zu lernen „und ich ihn in eine andere Sprache übersetzen möchte, können Sie mir zeigen, wie es in Französisch übersetzt werden würde?“
Achten Sie auf schnelle technische Techniken
Während eine schnelle Engineering die Modellleistung verbessern kann, sind bestimmte Techniken möglicherweise nicht vorteilhaft für Argumentationsmodelle. Zum Beispiel liefert die Anweisung des Modells, „Schritt für Schritt Schritt für Schritt zu denken“ möglicherweise nicht immer das gewünschte Ergebnis und kann manchmal die Leistung beeinträchtigen. Es ist entscheidend, das spezifische Verhalten von Argumentationsmodellen zu verstehen und Strategien entsprechend anzupassen.
Beispiel einer guten Aufforderung:
✅ „Lösen: 12x + 5 = 41“
Beispiel einer schlechten Aufforderung:
❌ „Lassen Sie uns die Gleichung 12x + 5 = 41 lösen. Bitte denken wir Schritt für Schritt nach und erläutern Sie jede Berechnung auf einfachste Weise, um sicherzustellen, dass kein Schritt übersprungen wird.“
Nutzen Sie die Anpassungsfähigkeit des Modells
Die aktualisierte Modellspezifikation von OpenAI betont die Anpassbarkeit ihrer Modelle. Benutzer werden ermutigt, mit unterschiedlichen Aufforderungstrategien zu experimentieren, um herauszufinden, was für ihre spezifischen Anwendungsfälle am besten funktioniert. Diese Flexibilität ermöglicht eine maßgeschneiderte Interaktion, sodass das Modell die Erwartungen und Anforderungen der Benutzer besser übereinstimmt.
Dieses Bild ist a Foundationsplan für ein Gebäude, das strukturelle Elemente wie Fundamente, Pfeiler, Balken und Crawlspace -Bereiche zeigt. Der Das Zeichnen umfasst Dimensionen, Anmerkungen, Symbole und Abkürzungen verwendet in architektonischen Blaupausen.
Schlüsselkomponenten in der Zeichnung
- Crawlspace -Bereiche:
- „Conditioned Crawlspace“ (Hauptraum in den Innenraum) und „Veranda -Crawlspace“ (separater Bereich).
- Inklusive CMU (Betonmauerwerk) Innenwände Und Backstein äußeres Wythe für strukturelle Integrität.
- Verwendung starre Isolierung für thermische Effizienz.
- Strukturelemente:
- Betonpfeiler (12 -Zoll -Durchmesser) Grundlagen unterstützen.
- 4 × 4 Pt (druckbehandelte) Holzpfosten dienen als strukturelle Stützen in Crawlspace und Veranda.
- Glulamstrahlen (4 × 12) Wird für die geladene Kapazität verwendet.
- Balken Bei unterschiedlichem Abstand (2 × 8 und 2 × 12) stützen Sie Bodenbeläge.
- Abkürzungen und Materialschlüssel:
- Der Abkürzungen Tabelle erklärt häufig verwendete Symbole im Plan.
- A Materialreferenztabelle Listet verschiedene Komponenten (Holz, Stahl, druckbehandelte Elemente) zusammen mit ihren Abmessungen und Funktionen auf.
Beispiel einer guten Aufforderung:
✅ „Fassen Sie die wichtigsten Erkenntnisse des IPCC -Klimaberichts 2023 in drei Aufzählungszeichen zusammen.“
Beispiel einer schlechten Aufforderung:
❌ „Geben Sie mir einen Überblick über den IPCC -Klimabericht von 2023, erklären Sie seine Bedeutung, warum es wichtig ist, was die wichtigsten Punkte sind und warum die politischen Entscheidungsträger sich darum kümmern sollten.“
Endnote
Durch die Befolgung dieser Richtlinien können Benutzer die Macht der Argumentationsmodelle von OpenAI effektiv nutzen, um komplexe Probleme anzugehen und genaue, intestine strukturierte Lösungen zu erhalten. Das Verständnis der Nuancen des schnellen Engineering für O1 und O3-Mini ermöglicht es Benutzern, ihre einzigartigen Fähigkeiten zu nutzen und optimale Ergebnisse in verschiedenen Bereichen zu erzielen, von rechtlicher Analyse bis hin zu Forschung und Strategie
Referenz:
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