OpenAI hat eine neue Modellreihe namens OpenAI o1 vorgestellt. Dieses neue Modell zeigt deutlich verbesserte Schlussfolgerungsfähigkeiten und übertrifft seine Vorgänger in vielerlei Hinsicht.
OpenAI o1: Stärkere Schlussfolgerungsfähigkeiten
Dies ist eine Reihe neuer Schlussfolgerungsmodelle, die darauf ausgelegt sind, komplexe Probleme zu lösen. Diese Modelle wurden speziell trainiert, um vor der Beantwortung mehr Zeit zum Nachdenken zu verwenden. Sie können herausforderndere Probleme in Bereichen wie Wissenschaft, Codierung und Mathematik lösen als je zuvor. OpenAI o1 wird zunächst in ChatGPT und über die API verfügbar sein.
Wie funktionieren die neuen Modelle? Laut offizieller Beschreibung wurden sie speziell trainiert, um Probleme wie Menschen zu lösen, verschiedene Lösungsstrategien auszuprobieren und Fehler rechtzeitig zu erkennen.
Tests zeigten, dass die Leistung der nächsten Generation von Modellen mit der von Doktoranden bei hochkomplexen Aufgaben in Physik, Chemie und Biologie vergleichbar ist. Besonders in Mathematik und Codierung zeigten sie herausragende Ergebnisse. Zum Beispiel löste das traditionelle Modell GPT-4o nur 13 % der Aufgaben im Auswahlverfahren für die Internationale Mathematikolympiade richtig, während das neue Schlussfolgerungsmodell eine Erfolgsquote von 83 % erreichte. Im Bereich Codierung erzielten sie im Codeforces-Wettbewerb ein beeindruckendes Ergebnis im 89. Perzentil.
OpenAI o1 löst ein komplexes logisches Rätsel:
OpenAI o1 codiert ein Videospiel basierend auf einer Aufforderung:
OpenAI o1 übersetzt einen beschädigten Satz:
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass o1-preview als frühes Modell noch einige Funktionen vermisst, die ChatGPT benutzerfreundlich machen, wie z. B. das Browsen im Internet und das Hochladen von Dateien. Bei komplexen Schlussfolgerungsaufgaben stellt es jedoch einen enormen Fortschritt dar. Um die Fähigkeiten des neuen Modells zu unterstützen, haben die Forscher die Sicherheitsmaßnahmen verstärkt, um sicherzustellen, dass es Sicherheits- und Ausrichtungsrichtlinien einhält.
Diese verbesserten Schlussfolgerungsfähigkeiten eignen sich besonders für Benutzer, die komplexe Probleme in den Bereichen Wissenschaft, Codierung und Mathematik lösen, z. B. medizinische Forscher, Physiker und Entwickler.
OpenAI o1-mini
OpenAI hat auch ein kleineres Modell namens OpenAI o1-mini vorgestellt. Es zeichnet sich durch hervorragende Leistung bei der Codegenerierung und -fehlerbehebung aus und ist kostengünstiger. Es eignet sich für Anwendungen, die Schlussfolgerungen benötigen, aber kein umfassendes Wissen erfordern.
Als kleineres Modell ist o1-mini um 80 % günstiger als o1-preview und stellt somit ein leistungsstarkes und kosteneffizientes Modell für Anwendungen dar, die Schlussfolgerungen benötigen, aber kein umfassendes Wissen über die Welt benötigen.
Verwendung von OpenAI o1
Ab heute können ChatGPT Plus- und Team-Benutzer o1-preview und o1-mini in der Modelauswahl finden.
In Kürze erhalten auch ChatGPT Enterprise- und Edu-Benutzer Zugriff auf diese Modelle. Entwickler, die die Bedingungen für die API-Nutzung erfüllen, können bereits mit der Prototypenentwicklung mit diesen Modellen beginnen.
Zukünftig wird OpenAI diese Schlussfolgerungsmodelle kontinuierlich aktualisieren und weitere praktische Funktionen hinzufügen, darunter Browsing und Dateiuploads, um Benutzern ein besseres Erlebnis zu bieten.
Um das neue Modell optimal nutzen zu können, müssen Benutzer jedoch ihre Eingabeaufforderungen anpassen, da OpenAI o1 anders funktioniert als GPT-4 und sogar GPT-4o.
Laut der OpenAI-API-Dokumentation bevorzugt das OpenAI o1-Modell einfache und direkte Eingabeaufforderungen.
Prompt Engineering: Vereinfachte Modellführung
Das bedeutet, dass Benutzer keine komplexen Anweisungen oder langen Kontexte mehr wie bisher geben müssen. Frühere Modelle benötigten mehr Anleitung, und Benutzer nutzten oft längere Kontextfenster, um dem Modell die Aufgabe zu verdeutlichen. OpenAI o1 verfügt jedoch bereits über stärkere interne Schlussfolgerungsfähigkeiten und benötigt diese ausführlichen Erklärungen nicht mehr.
OpenAI weist Benutzer bei der Verwendung von o1-Modellen außerdem auf Folgendes hin:
- Die Eingabeaufforderung sollte einfach und direkt sein, ohne zu viele Anweisungen, da das Modell Anweisungen gut versteht.
- Vermeiden Sie "Chain-of-Thought"-Eingabeaufforderungen, da das o1-Modell bereits über interne Schlussfolgerungsfähigkeiten verfügt.
- Verwenden Sie Trennzeichen wie dreifache Anführungszeichen, XML-Tags und Kapitelüberschriften, damit das Modell klarer erkennen kann, welchen Teil es gerade analysiert.
- Beschränken Sie zusätzliche Kontextinformationen, insbesondere bei Retrieval Augmented Generation (RAG)-Aufgaben, da zu viele Hintergrundinformationen die Antwort des Modells komplexer machen können.
Dies steht im Gegensatz zu den früheren Empfehlungen von OpenAI an die Benutzer. Früher empfahl OpenAI Benutzern, sehr spezifisch zu sein, detaillierte Informationen anzugeben und das Modell schrittweise anzuleiten. Das heutige OpenAI o1 kann jedoch selbstständiger denken und Lösungen finden.
In einem Blogbeitrag des Professors Ethan Mollick von der Wharton School der Universität Pennsylvania erwähnt er als früher Nutzer, dass er festgestellt hat, dass OpenAI o1 bei planungsintensiven Aufgaben besser abschneidet und selbstständig Lösungen finden kann.
Natürlich wird Prompt Engineering immer wichtiger und entwickelt sich nicht nur zu einer wichtigen Fähigkeit, sondern auch zu einem neuen Berufsfeld. Aus diesem Grund haben andere KI-Entwickler auch Tools zur Vereinfachung der Gestaltung von Eingabeaufforderungen entwickelt, wie z. B. Google Prompt Poet, das durch die Integration externer Datenquellen relevantere Antworten ermöglicht.
Da OpenAI o1 noch neu ist, sind die Benutzer noch dabei, herauszufinden, wie man es verwendet. Einige Social-Media-Nutzer prognostizieren jedoch, dass die Menschen ihre Art, mit ChatGPT zu interagieren, ändern müssen.
Obwohl OpenAI o1 noch sehr neu ist und die Nutzer noch dabei sind, herauszufinden, wie man es verwendet, haben einige Social-Media-Nutzer bereits vorhergesagt, dass die Nutzer ihre Art der Interaktion mit ChatGPT überdenken müssen.
Offizieller Blog: https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/
Produktzugriff: https://top.aibase.com/tool/openai-o1
Wichtigste Punkte:
- 🤖 Das OpenAI o1-Modell benötigt einfache und direkte Eingabeaufforderungen, keine komplexen Anweisungen.
- 🧠 Vermeiden Sie "Chain-of-Thought"-Eingabeaufforderungen, da das o1-Modell bereits über interne Schlussfolgerungsfähigkeiten verfügt.
- 📑 Verwenden Sie Trennzeichen, um die vom Modell zu analysierenden Teile zu kennzeichnen, und beschränken Sie zusätzliche Kontextinformationen, um komplexe Antworten zu vermeiden.
