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OpenAI o1推理模型基礎(chǔ)入門

譯文 精選
人工智能
?本文介紹了如何使用OpenAI o1-預(yù)覽版和o1-迷你版,用于決策、編碼以及從頭開始構(gòu)建一個(gè)端到端機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。

在GPT-5備受期待的同時(shí),OpenAI發(fā)布了一種先進(jìn)的語(yǔ)言模型,它可以在認(rèn)真思考后做出反應(yīng),具備與博士生相當(dāng)?shù)闹悄?。這種改進(jìn)版模型向前邁出了一大步,提供了實(shí)用的解決方案,而不是遺漏指令或產(chǎn)生幻覺。

我們?cè)谶@篇博文中將介紹OpenAI的o1推理模型及其特別之處和值得注意的方面。然后,我們將使用ChatGPT訪問o1預(yù)覽版和o1迷你版模型來(lái)解決復(fù)雜的財(cái)務(wù)問題,并構(gòu)建一個(gè)基于Julia的網(wǎng)頁(yè)抓取工具。最后,我們將構(gòu)建一個(gè)從數(shù)據(jù)攝取到模型部署的端到端機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目,這一切都使用OpenAI o1預(yù)覽版模型來(lái)完成。

OpenAI o1推理模型簡(jiǎn)介

OpenAI的o1推理模型旨在像人類一樣思考問題,花時(shí)間仔細(xì)考慮后做出反應(yīng)。在處理物理、化學(xué)和生物學(xué)方面頗有挑戰(zhàn)性的任務(wù)時(shí),o1模型表現(xiàn)出來(lái)的智能與博士生相當(dāng)。此外,它擅長(zhǎng)處理數(shù)學(xué)和編碼任務(wù),在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克資格賽中取得了83%的成功率,在全球編程比賽Codeforces中排名第89位。

目前,該推理模型有o1預(yù)覽版和o1迷你版兩個(gè)版本。o1預(yù)覽版是個(gè)推理模型,用于解決眾多領(lǐng)域的難題,而o1迷你版是一種更快速、更經(jīng)濟(jì)高效的推理模型,尤其擅長(zhǎng)處理編碼、數(shù)學(xué)和科學(xué)任務(wù)。

這兩種模型可以通過ChatGPT Pro訂閱和You.com來(lái)訪問,還可以通過OpenAI平臺(tái)上面向tier 5組織的API來(lái)獲得。

在ChatGPT中使用OpenAI 01模型

每個(gè)訂閱ChatGPT Plus的用戶都可以通過從左上角下拉菜單更改語(yǔ)言模型來(lái)訪問o1模型。

我們?cè)诒竟?jié)將先嘗試這種推理模型的高級(jí)版本o1預(yù)覽版來(lái)制定財(cái)務(wù)計(jì)劃。然后,我們將使用這種模型更快速、更小巧的o1迷你版,用Julia語(yǔ)言創(chuàng)建自己的網(wǎng)頁(yè)抓取工具。

OpenAI o1預(yù)覽版

不妨使用o1預(yù)覽版模型來(lái)幫助我靠2萬(wàn)美元的儲(chǔ)蓄賬戶成為百萬(wàn)富翁。我還要求它提供計(jì)算和逐步解釋,以確定我達(dá)到100萬(wàn)美元所需要的時(shí)間。

點(diǎn)擊模型“下拉”菜單,選擇“o1預(yù)覽版”,然后在信息輸入框中輸入以下提示。

提示:“我的儲(chǔ)蓄賬戶里有2萬(wàn)美元,每年獲得4%的利潤(rùn),每年支付兩次。你能告訴我要多久我才能成為百萬(wàn)富翁嗎?還有,你能像給一個(gè)沒受過教育的人解釋數(shù)學(xué)那樣一步一步地解釋一下嗎?”

o1預(yù)覽版模型使用數(shù)學(xué)公式和計(jì)算進(jìn)行了詳細(xì)的分析,為我們提供了結(jié)果總結(jié)。這種類型的響應(yīng)不是由GPT-4o或市面上的任何其他語(yǔ)言模型所能生成的。它很全面,并嚴(yán)格遵循提示。

在第9步,它給我們提供了一個(gè)結(jié)果:如果我完全依靠?jī)?chǔ)蓄賬戶,我需要98年才能成為百萬(wàn)富翁。

結(jié)果:

Step 9: Interpreting the Result
- Time Required: Approximately 98.73 years.
So, it will take you about 98 years and 9 months for your $20,000 to grow into $1,000,000 at a 4% annual interest rate compounded twice a year.

要查看o1預(yù)覽版如何考慮解決這個(gè)問題,請(qǐng)點(diǎn)擊響應(yīng)上的下拉按鈕。

在本文示例中,點(diǎn)擊“Thought for 22 seconds”將顯示語(yǔ)言模型生成響應(yīng)所采取的全部步驟。

GPT-4o vs o1預(yù)覽版

不妨通過提供同樣的提示將其與GPT- 4o模型進(jìn)行比較。

GPT-4o模型在生成結(jié)果時(shí)相當(dāng)緩慢。就速度而言,它幾乎和o1預(yù)覽版一樣慢。每種模型處理問題的策略大不相同。o1預(yù)覽版展示了更多的細(xì)節(jié)和數(shù)學(xué)公式,并像向?qū)W生解釋一樣進(jìn)行了解釋,而GPT-4o忽略了提示的最后一部分,直接開始求解,而不是解釋每一步。

OpenAI o1迷你版

o1迷你版速度很快,可用于處理編碼問題和簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)問題。我們讓o1迷你版使用Julia創(chuàng)建一個(gè)網(wǎng)頁(yè)抓取工具,為其提供了額外的說(shuō)明。

提示:“使用Julia語(yǔ)言從頭開始構(gòu)建網(wǎng)頁(yè)抓取工具。

請(qǐng)確保你已經(jīng)添加了文檔字符串和注釋,創(chuàng)建了多個(gè)文件,使用了繼承,創(chuàng)建了單元測(cè)試文件,并提供了介紹如何使用它的說(shuō)明文檔?!?/p>

它花了近15秒的時(shí)間來(lái)生成響應(yīng),思考時(shí)間為2秒,而o1預(yù)覽版模型用時(shí)22秒。

我已經(jīng)用源文件、單元測(cè)試文件、自述文件和“project.toml”文件創(chuàng)建了一個(gè)適當(dāng)?shù)捻?xiàng)目。這些模型如何變得更完善給我留下了深刻印象。我肯定會(huì)將它用于自己的編碼項(xiàng)目中,也會(huì)為我的教程創(chuàng)建結(jié)構(gòu)。

GPT-4o vs o1迷你版

GPT- 4o令人失望。它遺漏了提示中的許多指令,開始處理泛泛的項(xiàng)目。自述文件只有一個(gè)標(biāo)題,所有其他文件都有問題,使用指南不完整。簡(jiǎn)而言之,這是一次糟糕的嘗試。如果我不得不使用GPT-4o完成編碼項(xiàng)目,我將自行編碼和創(chuàng)建說(shuō)明文檔。

用OpenAI o1預(yù)覽版模型構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

這是我最喜歡的部分,我將要求o1預(yù)覽版模型為我構(gòu)建一個(gè)端到端機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。GPT- 4o和Claude 3.5模型都失敗了,因?yàn)槊鎸?duì)有太多指令的復(fù)雜項(xiàng)目,它們束手無(wú)策。

在本例中,我們要求它使用Python創(chuàng)建一個(gè)Reddit審核應(yīng)用程序。我們?yōu)樗峁┝祟~外的指令,從數(shù)據(jù)攝取到建議免費(fèi)部署推理API。

提示:“創(chuàng)建一個(gè)Python Reddit審核應(yīng)用程序,它在看到Reddit帖子后預(yù)測(cè)它們是否對(duì)社區(qū)有害。

請(qǐng)確保項(xiàng)目包括以下步驟:

  1. 使用網(wǎng)頁(yè)抓取從reddit r/learnmachinelearning收集數(shù)據(jù)。
  2. 使用Scikit-learn處理數(shù)據(jù)集。
  3. 使用來(lái)自Reddit的測(cè)試數(shù)據(jù)集訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
  4. 保存模型,并執(zhí)行模型評(píng)估。
  5. 創(chuàng)建用于模型推理的FastAPI應(yīng)用程序。
  6. 添加用于創(chuàng)建用戶界面的Jinja模板。
  7. 提供將應(yīng)用程序免費(fèi)部署到云端的說(shuō)明?!?/li>

正如我們所看到,它決定在哪里抓取網(wǎng)頁(yè)或使用Reddit數(shù)據(jù)攝取工具。就像人一樣,它考慮了工具對(duì)項(xiàng)目是否可行。

我們已收到了所有代碼文件以及關(guān)于如何組裝它們以便處理、訓(xùn)練和構(gòu)建API的說(shuō)明。它甚至為我們提供了如何使用Railway應(yīng)用程序免費(fèi)部署應(yīng)用程序的說(shuō)明。

在我自行嘗試代碼之前,不妨讓ChatGPT為我們測(cè)試一下。

我們收到一條消息,顯示它不能執(zhí)行代碼。

o1模型現(xiàn)在還處在測(cè)試階段。將來(lái),OpenAI會(huì)推出能夠使用CSV文件、圖像、音頻數(shù)據(jù)等內(nèi)容的Python解釋器?,F(xiàn)在它只是一個(gè)文本生成模型,可以像學(xué)者或?qū)I(yè)人士一樣思考。

結(jié)語(yǔ)

事實(shí)證明,o1推理模型改變了人工智能界的游戲規(guī)則。除了ChatGPT外,我一直使用You.com上的o1預(yù)覽版模型,用起來(lái)很流暢。我愛不釋手。該模型速度快,還提供了介紹如何解決復(fù)雜問題或自行構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的詳細(xì)地圖。

今后對(duì)提示工程師的需求會(huì)再度上升,因?yàn)楝F(xiàn)在我們只需要專注于給出指示,o1模型將幫助我們解決工作中的任何問題。

我們?cè)谶@篇博文中介紹了o1模型的獨(dú)特功能,并強(qiáng)調(diào)了它較之GPT-4o等以前版本所具有的優(yōu)勢(shì)。這種演進(jìn)清楚地表明,未來(lái)基于AI的解決方案將更直觀、更有影響力。

原文標(biāo)題:Getting Started with OpenAI o1 Reasoning Models,作者:Abid Ali Awan

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 51CTO內(nèi)容精選
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