| ChatGPT推理模型最佳实践 了解何时使用推理模型，以及它们与GPT模型的区别。OpenAI提供两种类型的模型：推理模型（如o1和o3-mini）和GPT模型（如GPT-4o）。这两类模型的行为有所不同。 本指南涵盖以下内容： - 推理模型与非推理GPT模型的区别 - 何时使用推理模型 - 如何有效地提示推理模型 一、推理模型 vs. GPT模型 与GPT模型相比，o系列模型擅长不同的任务，且需要不同的提示方式。这两类模型并无优劣之分，只是适用场景不同。 o系列模型（“规划者”）经过训练，能够在复杂任务上花费更多时间进行深入思考，擅长制定策略、规划复杂问题的解决方案，并根据大量模糊信息做出决策。这些模型还能以高精度执行任务，适用于需要人类专家的领域，如数学、科学、工程、金融服务和法律服务。 而GPT模型（“执行者”）则设计用于快速执行任务，延迟较低且成本效益更高。一个应用可能使用o系列模型来规划解决问题的策略，而使用GPT模型来执行具体任务，尤其是在速度和成本比完美准确性更重要的情况下。 二、如何选择？ 根据你的使用场景，最重要的是什么？ - 速度和成本 → GPT模型更快且成本更低 - 执行明确定义的任务 → GPT模型擅长处理明确的任务 - 准确性和可靠性 → o系列模型是可靠的决策者 - 复杂问题解决 → o系列模型能处理模糊和复杂的问题 如果你的任务对速度和成本要求较高，且任务简单明确，GPT模型是最佳选择。但如果准确性和可靠性是关键，且你需要解决复杂的多步骤问题，o系列模型可能更适合你。 大多数AI工作流会结合使用这两类模型：o系列用于规划和决策，GPT系列用于任务执行。 三、GPT模型与o系列模型的搭配 例如，GPT-4o和GPT-4o mini模型可以处理客户信息和订单详情，识别订单问题及退货政策，然后将这些数据输入o3-mini，基于政策做出最终退货决策。 四、何时使用推理模型 以下是我们从客户和内部观察到的成功使用模式，提供了一些实际指导。 1. 处理模糊任务 推理模型擅长处理有限或分散的信息，通过简单提示理解用户意图并填补指令中的空白。它们通常会在做出猜测前询问澄清问题。 2. 从海量信息中提取关键点 当处理大量非结构化信息时，推理模型能理解并提取最相关的信息来回答问题。 3. 在大数据集中发现关系和细微差别 推理模型擅长处理复杂的文档，如法律合同、财务报表和保险索赔，能够在文档之间建立联系并基于数据中的隐含信息做出决策。 4. 多步骤规划 推理模型在规划和策略制定中至关重要，能够生成详细的多步骤解决方案，并根据任务需求选择合适的GPT模型执行。 5. 视觉推理 目前，o1是唯一支持视觉能力的推理模型，能够处理复杂的图表和模糊图像。 6. 代码审查与改进 推理模型在审查和改进大量代码时表现出色，尤其适合非实时敏感的代码审查任务。 7. 模型响应的评估与基准测试 推理模型在评估其他模型响应时表现优异，尤其在需要理解上下文和数据验证的场景中。 五、如何有效提示推理模型 这些模型在简单直接的提示下表现最佳。以下是一些提示技巧： - 保持提示简洁明了：模型擅长理解并响应简短、清晰的指令。 - 避免链式思维提示：由于模型内部已进行推理，提示其“逐步思考”或“解释推理过程”是不必要的。 - 使用分隔符：使用Markdown、XML标签等分隔符来明确输入的不同部分，帮助模型正确解释。 - 先尝试零样本提示：推理模型通常不需要示例即可产生良好结果，如果输出要求复杂，再考虑加入少量示例。 - 提供具体指导：明确约束模型的响应，如“提出预算低于500美元的解决方案”。 - 明确目标：在指令中给出成功响应的具体参数，并鼓励模型不断推理直至满足标准。 六、其他资源 如需更多灵感，可访问OpenAI Cookbook，或了解更多关于模型和推理能力的内容： - 模型介绍 - 推理指南 - 如何使用推理进行验证 - 视频课程：使用o1进行推理 - 关于高级提示技巧的论文 |
