|
|
OpenAI 提供两种模型：推理模型（如 o1 和 o3-mini）以及 GPT 模型（如 GPT-4o）。这两类模型的行为和特点各不相同。
本文主要内容包括：
- 推理模型与非推理型 GPT 模型的区别
- 何时使用推理模型
- 如何有效地为推理模型设计提示
一、推理模型 vs. GPT 模型
推理模型（o 系列）和 GPT 模型在任务处理上各有优势，并需要不同的提示方式。它们并无优劣之分，只是擅长的领域不同。
1. 推理模型（o 系列）
- 适用于：复杂问题的策略规划、决策制定、以及对模糊信息的大量分析。
- 特点：能够深入思考、逻辑推理，准确性和精确度高。
- 适用领域：数学、科学、工程、金融服务、法律服务等需要专家水平的场景。
2. GPT 模型（如 GPT-4o）
- 适用于：快速、高效地执行明确定义的任务。
- 特点：低延迟、成本较低，注重速度和执行效率。
- 适用场景：简单任务的快速处理，如信息分类、基本内容生成等。
总结：
- o 系列 擅长深度推理、复杂问题解决。
- GPT 系列 擅长快速执行、成本敏感任务。
- 组合使用：通常 o 系列负责规划与决策，GPT 系列负责具体任务执行。
二、如何选择合适的模型
根据实际需求，选择最适合的模型：
1. 速度和成本优先 → 选择 GPT 模型
2. 执行明确任务 → GPT 模型更高效
3. 准确性和可靠性 → 选择 o 系列模型
4. 复杂问题解决 → o 系列更适合处理模糊、复杂的信息
应用建议：
- 若任务要求快速、低成本、且任务定义清晰 → GPT 模型 是最佳选择。
- 若任务要求高准确性或涉及复杂的多步骤问题 → o 系列模型 更合适。
- 混合使用： 复杂场景下，o 系列负责规划和决策，GPT 系列负责具体任务执行。
三、推理模型的最佳应用场景
1. 处理模糊任务
- o 系列模型善于理解不完整或零散的信息，并会在不确定时先提出澄清问题，而不是随意猜测。
- 适用场景：分析复杂文件、处理不明确的用户请求。
2. 从大量信息中提取关键点
- 在面对海量非结构化数据时，o 系列能够精准地找到最相关的信息。
- 示例：从公司收购文件中找出影响交易的关键条款。
3. 复杂数据关系和细微差异的分析
- 擅长在多篇冗长、非结构化文档中找到关系并推理出隐含结论。
- 示例：税务研究中，o1 在多文档综合分析中表现出色，比 GPT-4o 性能提升 4 倍。
4. 多步骤策略规划
- o 系列在制定详细的多步骤方案、并根据每一步任务特点选择合适的执行模型方面表现出色。
- 示例：o1 被用于药企知识平台中，规划多步骤任务并调度其他模型高效执行。
5. 视觉推理
- o1 是目前唯一支持视觉功能的推理模型，特别擅长处理复杂图表、不清晰图片等视觉内容。
- 示例：在风险和合规审核中，o1 准确率达 88%，远超 GPT-4o 的 50%。
6. 代码审查和优化
- o 系列模型尤其擅长大规模代码审查和优化，能够在高延迟下稳定运行。
- 示例：o1 用于 GitHub 上的 AI 代码审查，成功提升产品转化率 3 倍。
7. 模型响应的评估和基准测试
- o 系列在复杂任务评估、数据验证中表现优异，能够发现其他模型难以察觉的细微差异。
- 示例：o1 在医疗领域的评估中，将 F1 分数从 0.12 提升至 0.74。
四、如何高效设计推理模型的提示
1. 保持提示简洁明了
- 模型擅长理解和响应简短、清晰的指令，不需要过多的链式思考提示。
2. 避免链式思维提示
- o 系列模型内部已具备推理能力，无需通过“逐步思考”或“解释推理过程”来提升表现。
3. 使用分隔符提高清晰度
- 使用 Markdown、XML 标签或章节标题，明确输入各部分内容，有助于模型准确理解不同部分的意义。
4. 优先尝试零样本提示，再考虑少样本
- o 系列通常在零样本情况下就能给出优秀的结果；如果需要更复杂的输出，再加入少量示例，但确保示例和提示要求高度一致。
五、总结与建议
- 推理模型（o 系列） 更适合复杂推理、多步骤规划、以及需要高精度和深度分析的任务。
- GPT 模型 更适合快速、明确、低成本的任务执行。
- 混合策略：建议在大多数 AI 工作流中组合使用两类模型，以充分发挥各自优势：o 系列用于规划和决策，GPT 系列用于任务执行。
通过合理选择和搭配使用这两类模型，可以有效提升任务的执行效率和准确性。
|
|
发表于