OpenAI надала поради щодо підказок для моделі GPT-o1

Нова модель GPT-о1 від OpenAI демонструє зміни в тому, як користувачі повинні підходити до створення запитів для ШІ, здебільшого завдяки розширеним можливостям міркувань порівняно з попередніми версіями. На відміну від попередніх моделей, які вимагали дуже докладних підказок, складних покрокових інструкцій і довгих контекстних вікон, GPT-o1 відрізняється використанням простих і прямих підказок.

Основні зміни в підказках GPT-o1 включають:

• Перевага простоти над складністю: Модель найкраще працює з простими підказками, які не перевантажують її вказівками. Надмірне структурування запиту може перешкоджати його виконанню, оскільки o1 може міркувати більш автономно.
• Немає потреби в підказках у вигляді «ланцюжка думок»: У той час, як попередні моделі вигравали від того, що їх проводили через логічний процес, o1 виконує його самостійно. Спонукання його думати вголос через покрокову розбивку може сповільнити або навіть заплутати його відповідь.
• Використовуйте роздільники для ясності: OpenAI радить використовувати такі інструменти, як потрійні лапки або XML-теги, щоб чітко розмежовувати частини вхідних даних, допомагаючи моделі визначити, що саме їй потрібно обробити. Це зменшує плутанину і підвищує точність відповіді.
• Обмежте зайвий контекст при генерації з розширенням пошуку (RAG): При використанні GPT-o1 для таких завдань, як генерація з доповненим пошуком, де модель використовує зовнішні документи або джерела, додавання надмірного контексту може зробити відповіді надто заплутаними. Модель краще працює з меншою кількістю вхідних даних, покладаючись на власні міркування.

Ці рекомендації вказують на те, що проєктування підказок для GPT-o1 вимагатиме перегляду підходу. Якщо раніше користувачі точно налаштовували свої підказки, щоб привести ШІ до певних результатів, то GPT-o1 буде ефективнішим, коли йому буде надано простір для самостійного мислення. Це означає, що авторам інструкцій, швидше за все, доведеться скоригувати те, як вони направляють модель, надаючи менш деталізовані підказки та дозволяючи o1 використовувати свої здібності до міркувань, щоб генерувати рішення.

Професор Ітан Моллік, один з перших користувачів GPT-o1, зазначив, що модель чудово справляється із завданнями, які потребують планування. Він припускає, що GPT-o1 може впоратися з більш абстрактними завданнями, де користувачі можуть не знати, як саме розв’язати проблему, оскільки модель вирішуватиме свій власний шлях вперед.

Цей зсув може вплинути на роботу в галузі проєктування підказок, оскільки ШІ-моделі стануть менш залежними від складних інструкцій. Якщо раніше процес проєктування інструкцій спирався на ретельне конструювання ланцюжка підказок для спрямування поведінки моделі, то тепер, завдяки здатності GPT-o1 до міркувань, користувачам, можливо, доведеться думати про те, яка інформація є важливою, замість того, щоб детально її описувати.

Експериментуючи з GPT-o1, користувачі можуть знайти нові стратегії взаємодії зі штучним інтелектом, які ґрунтуються на його автономії, а не на жорсткому контролюванні. Соціальні мережі вже вирують дискусіями про те, як ця модель змінить нашу взаємодію зі штучним інтелектом, потенційно спростивши й посиливши ефективність підказок.