Extra : o1-mini a été entièrement ouvert à l'expérience du compte gratuit ChatGPT !

Les modèles de la famille o1 sont des modèles avancés de raisonnement de processus, dont le modèle o1-mini de petite taille a le potentiel d'être plus fort que o1-preview en termes de raisonnement logique, bien que la capacité de connaissance du monde ait été réduite.

Actuellement, o1-mini n'est ouvert qu'à certains comptes gratuits pour une expérience de prévisualisation, que votre compte soit officiellement ouvert o1-mini peut être vérifié avec les questions de décodage suivantes :

oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx -> Réfléchir pas à pas

Utilisez l'exemple ci-dessus pour décoder.

oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht myznvaatzacdfoulxxz

La question de validation ci-dessus provient de OpenAI o1 Reasoning Ability Learning for Large Language Models (Apprentissage des capacités de raisonnement pour les grands modèles linguistiques)Pour plus d'informations sur le modèle o1-mini, veuillez consulter l'article suivant. Introduction au macromodèle OpenAI o1-mini.

Si vous n'avez pas de compte gratuit ChatGPT ou si vous n'avez pas accès à l'expérience o1-mini, vous pouvez vous rendre sur le site :Site miroir ChatGPT (accès domestique aux modèles de la série GPT4) Expérience.

Quelques questions d'intérêt sur le modèle OpenAI o1

Noms de modèles et modèles d'inférence

• OpenAI o1 représente un nouveau niveau de capacité d'IA et le compteur est remis à 1
• La mention "Aperçu" indique qu'il s'agit d'une première version du modèle complet.
• La mention "Mini" indique qu'il s'agit d'une version plus petite du modèle o1, optimisée pour la vitesse.
• o - au nom de l'OpenAI
• o1 n'est pas un "système" mais un modèle qui apprend aux élèves à développer la chaîne de raisonnement avant de fournir la réponse finale.
• L'icône o1 représente symboliquement un extraterrestre aux capacités extraordinaires

o1 Taille et performance du modèle

• o1-mini est plus petit et plus rapide que o1-preview, il sera donc disponible pour les utilisateurs gratuits à l'avenir.
• o1-preview est un point de contrôle précoce dans le modèle o1, ni trop grand ni trop petit
• o1-mini est plus performant dans les tâches STEM mais est limité dans la connaissance du monde
• o1-mini obtient de bons résultats dans certaines tâches, en particulier dans les tâches liées au code, mieux que o1-preview
• Entrées pour o1 Jeton est calculé de la même manière que le GPT-4o, en utilisant le même tokenizer
• Par rapport à o1-preview, o1-mini permet d'explorer davantage de chaînes de pensée.

Contextes des jetons d'entrée et capacités des modèles

• Les modèles o1 prendront bientôt en charge des contextes d'entrée plus larges
• Le modèle o1 peut prendre en charge des tâches plus longues et plus ouvertes, avec un besoin moindre de fragmenter les données comme dans le cas du GPT-4o.
• o1 peut générer de longues chaînes de raisonnement avant de fournir une réponse, contrairement aux modèles précédents
• Il n'est actuellement pas possible d'interrompre l'inférence pendant l'inférence CoT pour ajouter plus de contexte, mais cette fonctionnalité est à l'étude dans les modèles futurs.

Outils, fonctionnalités et fonctionnalités à venir

• o1-preview est actuellement dépourvu d'outils, mais prévoit de prendre en charge les appels de fonction, les interprètes de code et les capacités de navigation.
• Des outils, des sorties structurées et des conseils sur le système seront ajoutés dans les prochaines mises à jour.
• Les utilisateurs pourraient éventuellement être en mesure de contrôler le temps de réflexion et les limites des jetons.
• Des projets sont en cours pour prendre en charge la diffusion en continu et envisager de refléter les progrès de l'inférence dans l'API.
• Les capacités multimodales de l'o1 ont été intégrées, dans le but d'atteindre des performances de pointe dans des tâches telles que l'UGMM.

CoT (chaîne de raisonnement) raisonnement

• o1 Générer des chaînes d'inférence cachées pendant les processus d'inférence
• Il n'est pas prévu d'exposer le jeton CoT aux utilisateurs de l'API ou du ChatGPT.
• Le jeton CoT sera résumé, mais il n'est pas garanti qu'il soit totalement cohérent avec le processus de raisonnement réel.
• Les instructions contenues dans l'invite peuvent influencer la façon dont le modèle réfléchit au problème
• L'apprentissage par renforcement (RL) a été utilisé pour améliorer la capacité de CoT de o1, alors que GPT-4o n'a pas été en mesure d'atteindre ses performances de CoT par le seul biais de repères.
• Si l'étape du raisonnement peut sembler plus lente, en réalité la génération des réponses est généralement plus rapide car elle résume le processus de raisonnement.

API et restrictions d'utilisation

• o1-mini a une limite hebdomadaire de 50 messages pour les utilisateurs de ChatGPT Plus.
• Tous les indices sont comptés de la même manière dans ChatGPT
• Plus de niveaux d'accès à l'API et des limites plus élevées seront déployés au fil du temps.
• La mise en cache des indices dans les API est très demandée, mais il n'y a pas encore de calendrier.

Fixation des prix, ajustement et expansion

• o1 La tarification des modèles devrait suivre une tendance à la baisse tous les 1 à 2 ans.
• La tarification de l'API en fonction du volume doit être prise en charge à mesure que les restrictions augmentent
• La mise au point est en cours, mais le calendrier n'a pas encore été fixé
• o1 L'expansion est limitée par des goulets d'étranglement dans le domaine de la recherche et de l'ingénierie
• Un nouveau paradigme étendu pour le calcul déductif peut conduire à des améliorations significatives dans les futures générations de modèles.
• Les extensions inversées ne sont pas significatives pour l'instant, mais o1-preview est à peine plus performant (voire légèrement moins performant) que GPT-4o dans les questions d'écriture individuelles.

Développement de modèles et perspectives de recherche

• o1 Compétences de raisonnement grâce à une formation intensive
• Le modèle fait preuve de créativité et excelle dans les tâches latérales telles que la poésie.
• Le raisonnement philosophique d'o1 et ses capacités de raisonnement étendues sont impressionnants, comme le décryptage de codes
• o1 a été utilisé par les chercheurs pour créer un robot GitHub qui interroge les bons CODEOWNERS pour des révisions de code.
• Lors des tests internes, o1 s'est posé des questions difficiles afin d'évaluer sa capacité à
• Des connaissances approfondies du domaine mondial sont ajoutées et seront améliorées dans les prochaines versions.
• Données actualisées à ajouter pour o1-mini (actuellement octobre 2023)

Conseils et bonnes pratiques

• o1 Bénéficier de conseils sur les cas limites ou les styles de raisonnement
• Les modèles o1 sont plus réceptifs aux indices de raisonnement que les modèles antérieurs.
• La fourniture d'un contexte pertinent dans la Génération Augmentée de Récupération (GAR) améliore les performances ; les fragments non pertinents peuvent affaiblir l'inférence.

Commentaires généraux et améliorations futures

• o1-preview est moins restrictif parce qu'il se trouve dans une phase de test précoce, mais il augmentera le nombre d'utilisateurs de l'application
• Les temps de latence et d'inférence sont activement améliorés

Capacités de modélisation importantes

• o1 peut réfléchir à des questions philosophiques telles que "Qu'est-ce que la vie ?"
• Selon les chercheurs, o1 excelle dans l'exécution de tâches complexes et dans le raisonnement approfondi à partir d'instructions limitées.
• Les capacités de raisonnement créatif d'o1, telles que l'évaluation de ses capacités en posant ses propres questions, démontrent un niveau élevé de compétences en matière de résolution de problèmes.