Come utilizzare i modelli di ragionamento OpenAI: modelli o1-preview/o1-Mini - Chat AI gratuita

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Nel panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, OpenAI ha introdotto una serie innovativa di modelli di linguaggio di grandi dimensioni noti come la serie o1. Questi modelli sono progettati per eseguire compiti di ragionamento complessi, rendendoli uno strumento potente per sviluppatori e ricercatori. In questo post del blog, esploreremo come utilizzare efficacemente i modelli di ragionamento di OpenAI, concentrandoci sulle loro capacità, limitazioni e migliori pratiche per l'implementazione.

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Comprendere i modelli della serie OpenAI o1

I modelli della serie o1 si distinguono dalle precedenti iterazioni dei modelli di linguaggio di OpenAI a causa della loro metodologia di addestramento unica. Utilizzano l'apprendimento per rinforzo per migliorare le loro capacità di ragionamento, consentendo loro di pensare in modo critico prima di generare risposte. Questo processo di pensiero interno consente ai modelli di produrre una lunga catena di ragionamento, particolarmente utile per affrontare problemi complessi.

Caratteristiche principali dei modelli OpenAI o1

1. **Ragionamento avanzato**: I modelli o1 eccellono nel ragionamento scientifico, ottenendo risultati impressionanti nella programmazione competitiva e nei benchmark accademici. Ad esempio, si classificano nel 89° percentile su Codeforces e hanno dimostrato un'accuratezza a livello di dottorato in materie come fisica, biologia e chimica.

2. **Due varianti**: OpenAI offre due versioni dei modelli o1 tramite la loro API:
 

- **o1-preview**: Questa è una versione iniziale progettata per affrontare problemi difficili utilizzando una vasta conoscenza generale.
 

- **o1-mini**: Una variante più veloce e conveniente, particolarmente adatta per compiti di codifica, matematica e scienza che non richiedono una vasta conoscenza generale.

3. **Finestra di contesto**: I modelli o1 dispongono di una finestra di contesto sostanziale di 128.000 token, consentendo un ampio input e ragionamento. Tuttavia, è fondamentale gestire efficacemente questo contesto per evitare di raggiungere i limiti di token.

Iniziare con i modelli OpenAI o1

Per iniziare a utilizzare i modelli o1, gli sviluppatori possono accedervi tramite l'endpoint di completamento chat dell'API OpenAI.

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Limitazioni beta dei modelli OpenAI o1

È importante notare che i modelli o1 sono attualmente in beta, il che significa che ci sono alcune limitazioni di cui essere a conoscenza:

Durante la fase beta, molti parametri dell'API di completamento chat non sono ancora disponibili. In particolare:

• Modalità: solo testo, le immagini non sono supportate.
• Tipi di messaggi: solo messaggi dell'utente e dell'assistente, i messaggi di sistema non sono supportati.
• Streaming: non supportato.
• Strumenti: strumenti, chiamate di funzione e parametri di formato di risposta non sono supportati.
• Logprobs: non supportato.
• Altro: temperature, top_p e n sono fissi a 1, mentre presence_penalty e frequency_penalty sono fissi a 0.
• Assistenti e Batch: questi modelli non sono supportati nell'API Assistenti o nell'API Batch.

**Gestire la finestra di contesto**:

Con una finestra di contesto di 128.000 token, è essenziale gestire lo spazio in modo efficace. Ogni completamento ha un limite massimo di token di output, che include sia i token di ragionamento che i token di completamento visibili. Ad esempio:

- **o1-preview**: Fino a 32.768 token
 

- **o1-mini**: Fino a 65.536 token

Velocità dei modelli OpenAI o1

Per illustrare, abbiamo confrontato le risposte di GPT-4o, o1-mini e o1-preview a una domanda di ragionamento verbale. Sebbene GPT-4o abbia fornito una risposta errata, sia o1-mini che o1-preview hanno risposto correttamente, con o1-mini che ha raggiunto la risposta corretta circa 3-5 volte più velocemente.

Come scegliere tra i modelli GPT-4o, O1 Mini e O1 Preview?

**O1 Preview**: Questa è una versione iniziale del modello OpenAI O1, progettata per sfruttare una vasta conoscenza generale per ragionare su problemi complessi.

**O1 Mini**: Una versione più veloce e conveniente di O1, particolarmente adatta per compiti di codifica, matematica e scienza, ideale per situazioni che non richiedono una vasta conoscenza generale.

I modelli O1 offrono miglioramenti significativi nel ragionamento ma non sono destinati a sostituire GPT-4o in tutti i casi d'uso.

Per applicazioni che necessitano di input di immagini, chiamate di funzione o tempi di risposta costantemente rapidi, i modelli GPT-4o e GPT-4o Mini sono ancora le migliori scelte. Tuttavia, se stai sviluppando applicazioni che richiedono un ragionamento profondo e possono tollerare tempi di risposta più lunghi, i modelli O1 potrebbero essere una grande scelta.

Consigli per una sollecitazione efficace dei modelli O1 Mini e O1 Preview

I modelli OpenAI o1 funzionano meglio con sollecitazioni chiare e dirette. Alcune tecniche, come la sollecitazione a pochi colpi o chiedere al modello di "pensare passo dopo passo", potrebbero non migliorare le prestazioni e possono persino ostacolarle. Ecco alcune migliori pratiche da seguire:

1. **Mantieni le sollecitazioni semplici e dirette**: I modelli sono più efficaci quando ricevono istruzioni brevi e chiare senza necessità di elaborazioni estese.

2. **Evita le sollecitazioni a catena di pensiero**: Poiché questi modelli gestiscono il ragionamento internamente, non c'è bisogno di sollecitarli a "pensare passo dopo passo" o "spiegare il tuo ragionamento".

3. **Usa delimitatori per chiarezza**: Utilizza delimitatori come virgolette triple, tag XML o titoli di sezione per definire chiaramente le diverse parti dell'input, il che aiuta il modello a interpretare correttamente ciascuna sezione.

4. **Limita il contesto aggiuntivo nella generazione aumentata da recupero (RAG)**: Quando fornisci contesto o documenti extra, includi solo le informazioni più pertinenti per evitare di complicare eccessivamente la risposta del modello.

Prezzi per i modelli o1 Mini e 1 Preview.

Il calcolo dei costi per i modelli o1 Mini e 1 Preview è diverso rispetto ad altri modelli, poiché include un costo aggiuntivo per i token di ragionamento.

Prezzi o1-mini

$3.00 / 1M token di input
 

$12.00 / 1M token di output

Prezzi o1-preview

$15.00 / 1M token di input
 

$60.00 / 1M token di output

Gestire i costi del modello o1-preview/o1-mini

Per controllare le spese con i modelli della serie o1, puoi utilizzare il parametro `max_completion_tokens` per impostare un limite sul numero totale di token che il modello genera, comprendendo sia i token di ragionamento che i token di completamento.

Nei modelli precedenti, il parametro `max_tokens` gestiva sia il numero di token generati che il numero di token visibili all'utente, che erano sempre gli stessi. Tuttavia, con la serie o1, il numero totale di token generati può superare il numero di token mostrati all'utente a causa dei token di ragionamento interni.

Poiché alcune applicazioni dipendono dall'abbinamento di `max_tokens` con il numero di token ricevuti dall'API, la serie o1 introduce `max_completion_tokens` per controllare specificamente il numero totale di token prodotti dal modello, inclusi sia i token di ragionamento che i token di completamento visibili. Questa opzione esplicita garantisce che le applicazioni esistenti rimangano compatibili con i nuovi modelli. Il parametro `max_tokens` continua a funzionare come per tutti i modelli precedenti.

Conclusione

I modelli della serie o1 di OpenAI rappresentano un significativo avanzamento nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare nella loro capacità di eseguire compiti di ragionamento complessi. Comprendendo le loro capacità, limitazioni e migliori pratiche per l'uso, gli sviluppatori possono sfruttare la potenza di questi modelli per creare applicazioni innovative. Man mano che OpenAI continua a perfezionare ed espandere la serie o1, possiamo aspettarci sviluppi ancora più entusiasmanti nel campo del ragionamento guidato dall'IA. Che tu sia uno sviluppatore esperto o stia appena iniziando, i modelli o1 offrono un'opportunità unica per esplorare il futuro dei sistemi intelligenti. Buona programmazione!

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