ओपनएआई तर्क मॉडल का उपयोग कैसे करें: o1-preview/o1-Mini मॉडल - मुफ्त एआई चैट

Felo AI चैट अब O1 तर्क मॉडल के मुफ्त उपयोग का समर्थन करता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से विकसित हो रहे परिदृश्य में, OpenAI ने o1 श्रृंखला के रूप में जाने जाने वाले बड़े भाषा मॉडल की एक क्रांतिकारी श्रृंखला पेश की है। ये मॉडल जटिल तर्क कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिससे ये डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन जाते हैं। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम OpenAI के तर्क मॉडल का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के तरीके का पता लगाएंगे, उनके क्षमताओं, सीमाओं और कार्यान्वयन के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

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OpenAI o1 श्रृंखला मॉडल को समझना

o1 श्रृंखला के मॉडल OpenAI के पिछले भाषा मॉडलों से उनके अद्वितीय प्रशिक्षण पद्धति के कारण भिन्न हैं। वे अपने तर्क क्षमताओं को बढ़ाने के लिए पुनर्बलन शिक्षण का उपयोग करते हैं, जिससे उन्हें प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने से पहले आलोचनात्मक रूप से सोचने की अनुमति मिलती है। यह आंतरिक विचार प्रक्रिया मॉडल को तर्क की एक लंबी श्रृंखला उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है, जो जटिल समस्याओं को हल करने के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है।

OpenAI o1 मॉडल की प्रमुख विशेषताएँ

1. **उन्नत तर्क**: o1 मॉडल वैज्ञानिक तर्क में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, प्रतिस्पर्धात्मक प्रोग्रामिंग और शैक्षणिक मानकों में प्रभावशाली परिणाम प्राप्त करते हैं। उदाहरण के लिए, वे Codeforces पर 89वें प्रतिशत में रैंक करते हैं और भौतिकी, जीवविज्ञान और रसायन विज्ञान जैसे विषयों में पीएचडी स्तर की सटीकता प्रदर्शित करते हैं।

2. **दो संस्करण**: OpenAI अपने API के माध्यम से o1 मॉडल के दो संस्करण प्रदान करता है:
 

- **o1-preview**: यह एक प्रारंभिक संस्करण है जो व्यापक सामान्य ज्ञान का उपयोग करके कठिन समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
 

- **o1-mini**: एक तेज और अधिक लागत-कुशल संस्करण, विशेष रूप से कोडिंग, गणित और विज्ञान कार्यों के लिए उपयुक्त है जिन्हें व्यापक सामान्य ज्ञान की आवश्यकता नहीं होती।

3. **संदर्भ विंडो**: o1 मॉडल 128,000 टोकन की एक महत्वपूर्ण संदर्भ विंडो के साथ आते हैं, जो व्यापक इनपुट और तर्क की अनुमति देता है। हालाँकि, टोकन सीमाओं को पार करने से बचने के लिए इस संदर्भ का प्रभावी ढंग से प्रबंधन करना महत्वपूर्ण है।

OpenAI o1 मॉडल के साथ शुरुआत करना

o1 मॉडल का उपयोग शुरू करने के लिए, डेवलपर्स OpenAI API के चैट पूर्णता एंडपॉइंट के माध्यम से उन तक पहुँच सकते हैं।

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OpenAI o1 मॉडल बीटा सीमाएँ

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि o1 मॉडल वर्तमान में बीटा में हैं, जिसका अर्थ है कि कुछ सीमाएँ हैं जिनसे अवगत होना आवश्यक है:

बीटा चरण के दौरान, कई चैट पूर्णता API पैरामीटर अभी उपलब्ध नहीं हैं। सबसे उल्लेखनीय:

• मोडालिटीज़: केवल पाठ, चित्रों का समर्थन नहीं किया जाता है।
• संदेश प्रकार: केवल उपयोगकर्ता और सहायक संदेश, प्रणाली संदेशों का समर्थन नहीं किया जाता है।
• स्ट्रीमिंग: समर्थित नहीं है।
• उपकरण: उपकरण, फ़ंक्शन कॉलिंग, और प्रतिक्रिया प्रारूप पैरामीटर का समर्थन नहीं किया जाता है।
• लॉगप्रॉब्स: समर्थित नहीं है।
• अन्य: temperature, top_p और n को 1 पर निर्धारित किया गया है, जबकि presence_penalty और frequency_penalty को 0 पर निर्धारित किया गया है।
• सहायक और बैच: ये मॉडल सहायक API या बैच API में समर्थित नहीं हैं।

**संदर्भ विंडो का प्रबंधन**:

128,000 टोकन की संदर्भ विंडो के साथ, स्थान का प्रभावी ढंग से प्रबंधन करना आवश्यक है। प्रत्येक पूर्णता में अधिकतम आउटपुट टोकन सीमा होती है, जिसमें तर्क और दृश्य पूर्णता टोकन दोनों शामिल होते हैं। उदाहरण के लिए:

- **o1-preview**: अधिकतम 32,768 टोकन
 

- **o1-mini**: अधिकतम 65,536 टोकन

OpenAI o1 मॉडल की गति

उदाहरण के लिए, हमने GPT-4o, o1-mini, और o1-preview के उत्तरों की तुलना की एक शब्द तर्क प्रश्न के लिए। जबकि GPT-4o ने गलत उत्तर दिया, दोनों o1-mini और o1-preview ने सही उत्तर दिया, जिसमें o1-mini सही उत्तर तक पहुँचने में लगभग 3-5 गुना तेज था।

GPT-4o, O1 Mini, और O1 Preview मॉडल के बीच कैसे चुनें?

**O1 Preview**: यह OpenAI O1 मॉडल का एक प्रारंभिक संस्करण है, जिसे जटिल समस्याओं के माध्यम से तर्क करने के लिए व्यापक सामान्य ज्ञान का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

**O1 Mini**: O1 का एक तेज और अधिक सस्ती संस्करण, विशेष रूप से कोडिंग, गणित, और विज्ञान कार्यों में अच्छा है, उन स्थितियों के लिए आदर्श है जिन्हें व्यापक सामान्य ज्ञान की आवश्यकता नहीं होती।

O1 मॉडल तर्क में महत्वपूर्ण सुधार प्रदान करते हैं लेकिन सभी उपयोग मामलों में GPT-4o को प्रतिस्थापित करने के लिए नहीं हैं।

छवियों के इनपुट, फ़ंक्शन कॉल, या लगातार तेज प्रतिक्रिया समय की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए, GPT-4o और GPT-4o Mini मॉडल अभी भी सबसे अच्छे विकल्प हैं। हालाँकि, यदि आप ऐसे अनुप्रयोग विकसित कर रहे हैं जिन्हें गहरे तर्क की आवश्यकता है और लंबे प्रतिक्रिया समय को समायोजित कर सकते हैं, तो O1 मॉडल एक बेहतरीन विकल्प हो सकते हैं।

O1 Mini और O1 Preview मॉडल के लिए प्रभावी प्रॉम्प्टिंग के लिए सुझाव

OpenAI o1 मॉडल स्पष्ट और सरल प्रॉम्प्ट के साथ सबसे अच्छा काम करते हैं। कुछ तकनीकें, जैसे कि फ्यू-शॉट प्रॉम्प्टिंग या मॉडल से "चरण-दर-चरण सोचने" के लिए कहना, प्रदर्शन में सुधार नहीं कर सकती हैं और यहां तक कि इसे बाधित भी कर सकती हैं। यहां कुछ सर्वोत्तम प्रथाएँ हैं जिनका पालन करना चाहिए:

1. **प्रॉम्प्ट को सरल और सीधे रखें**: मॉडल तब सबसे प्रभावी होते हैं जब उन्हें संक्षिप्त, स्पष्ट निर्देश दिए जाते हैं जिनमें विस्तृत व्याख्या की आवश्यकता नहीं होती।

2. **चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्ट से बचें**: चूंकि ये मॉडल आंतरिक रूप से तर्क करते हैं, इसलिए उन्हें "चरण-दर-चरण सोचने" या "अपने तर्क को समझाने" के लिए प्रेरित करने की आवश्यकता नहीं है।

3. **स्पष्टता के लिए डेलिमिटर्स का उपयोग करें**: विभिन्न भागों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के लिए त्रि-उद्धरण चिह्न, XML टैग, या अनुभाग शीर्षकों जैसे डेलिमिटर्स का उपयोग करें, जो मॉडल को प्रत्येक अनुभाग को सही ढंग से व्याख्या करने में मदद करता है।

4. **रिकवरी-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) में अतिरिक्त संदर्भ को सीमित करें**: जब अतिरिक्त संदर्भ या दस्तावेज़ प्रदान करते हैं, तो केवल सबसे प्रासंगिक जानकारी शामिल करें ताकि मॉडल की प्रतिक्रिया को अधिक जटिल बनाने से बचा जा सके।

o1 Mini और 1 Preview मॉडल के लिए मूल्य।

o1 Mini और 1 Preview मॉडल के लिए लागत गणना अन्य मॉडलों से भिन्न है, क्योंकि इसमें तर्क टोकन के लिए एक अतिरिक्त लागत शामिल है।

o1-mini मूल्य निर्धारण

$3.00 / 1M इनपुट टोकन
 

$12.00 / 1M आउटपुट टोकन

o1-preview मूल्य निर्धारण

$15.00 / 1M इनपुट टोकन
 

$60.00 / 1M आउटपुट टोकन

o1-preview/ o1-mini मॉडल लागत का प्रबंधन

o1 श्रृंखला के मॉडल के साथ खर्चों को नियंत्रित करने के लिए, आप कुल टोकनों की संख्या पर एक सीमा निर्धारित करने के लिए `max_completion_tokens` पैरामीटर का उपयोग कर सकते हैं जो मॉडल उत्पन्न करता है, जिसमें तर्क और पूर्णता टोकन दोनों शामिल हैं।

पिछले मॉडलों में, `max_tokens` पैरामीटर उत्पन्न टोकनों की संख्या और उपयोगकर्ता को दिखाई देने वाले टोकनों की संख्या दोनों का प्रबंधन करता था, जो हमेशा समान होते थे। हालाँकि, o1 श्रृंखला के साथ, उत्पन्न कुल टोकन उपयोगकर्ता को दिखाए गए टोकनों की संख्या से अधिक हो सकते हैं क्योंकि आंतरिक तर्क टोकन होते हैं।

चूंकि कुछ अनुप्रयोग `max_tokens` को API से प्राप्त टोकनों की संख्या से मेल खाने पर निर्भर करते हैं, o1 श्रृंखला `max_completion_tokens` पेश करती है ताकि विशेष रूप से मॉडल द्वारा उत्पन्न कुल टोकनों की संख्या को नियंत्रित किया जा सके, जिसमें तर्क और दृश्य पूर्णता टोकन दोनों शामिल हैं। यह स्पष्ट ऑप्ट-इन सुनिश्चित करता है कि मौजूदा अनुप्रयोग नए मॉडलों के साथ संगत रहें। `max_tokens` पैरामीटर पहले के सभी मॉडलों के लिए जिस तरह से काम करता था, उसी तरह काम करना जारी रखता है।

निष्कर्ष

OpenAI की o1 श्रृंखला के मॉडल कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं, विशेष रूप से जटिल तर्क कार्यों को करने की उनकी क्षमता में। उनकी क्षमताओं, सीमाओं और उपयोग के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को समझकर, डेवलपर्स इन मॉडलों की शक्ति का उपयोग करके नवोन्मेषी अनुप्रयोग बना सकते हैं। जैसे-जैसे OpenAI o1 श्रृंखला को परिष्कृत और विस्तारित करता है, हम AI-प्रेरित तर्क के क्षेत्र में और भी रोमांचक विकास की उम्मीद कर सकते हैं। चाहे आप एक अनुभवी डेवलपर हों या बस शुरुआत कर रहे हों, o1 मॉडल बुद्धिमान प्रणालियों के भविष्य का पता लगाने का एक अनूठा अवसर प्रदान करते हैं। कोडिंग का आनंद लें!

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