Apresentação dos modelos o1 e o1 mini da OpenAI, com resumo detalhado…
INEMA
Resumo completo do vídeo “It Finally Thinks! OpenAI's New o1 Models Are Scary Good”
O criador do vídeo apresenta e testa os novos modelos o1 da OpenAI, especialmente o o1 preview e o o1 mini, destacando que eles representam um grande avanço na forma como os modelos de linguagem "pensam" e refinam suas respostas. Abaixo está o resumo dividido por tópicos, com exemplos:
1. Problema com os LLMs anteriores
- Modelos como GPT-4 às vezes “falavam sem pensar”.
- Comportamentos típicos: respostas imprecisas, divagações, informações falsas, recusa indevida de tarefas.
2. O que mudou com o modelo o1 - O modelo pensa antes de responder, fazendo um "check" interno antes de apresentar a resposta. - Utiliza tokens de raciocínio para planejar a resposta. - Traz refinamento de solução: revisa se a resposta atende ao que foi pedido.
3. Comparação GPT-4 vs o1
- GPT-4: respostas mais genéricas e confiantes.
- o1: respostas mais precisas, humildes e com referências.
- Exemplo: Pergunta sobre o ano de nascimento da esposa do David Beckham.
- GPT-4 respondeu com data completa (dia, mês, ano),
- o1 respondeu com apenas o ano, como pedido.
4. Testes com perguntas complexas
- Exemplo estatístico: Número de carros vendidos em 2022.
- GPT-4 deu um número direto.
- o1 explicou o raciocínio, incluiu fontes, mencionou limitações de dados.
5. Mudança no estilo de prompts
- Antes: prompts longos, detalhados, estruturando o raciocínio para o modelo.
- Agora: prompts mais curtos e objetivos funcionam melhor, pois o modelo "descobre o caminho".
- Novo mindset: Dizer o objetivo e deixar o modelo resolver.
6. Recursos e limitações atuais
- Ainda não tem navegação na web, entrada de imagem, função de chamada de API ou streaming.
- Tokens de saída:
- o1 preview: até 32 mil tokens.
- o1 mini: até 64 mil tokens (mais barato e útil para matemática).
7. Capacidade de análise e recomendação
- Em análise de dados, o o1 se mostrou extremamente analítico.
- Fez análise de crescimento, projeções e recomendações detalhadas, como um analista experiente faria.
8. Escrita precisa por contagem de palavras - o1 consegue escrever com exatidão o número de palavras pedido (ex: 123 palavras). - GPT-4 normalmente errava em 2 a 5 palavras.
9. Prompt Engineering e SEO
- Pediu para os modelos criarem prompts para blogs otimizados para SEO.
- GPT-4: instruções boas, mas genéricas.
- o1: estrutura mais sofisticada, com planejamento, qualidade de conteúdo e recomendações finais.
10. Teste de geração de livros
- Tentou gerar um livro de 100 páginas.
- Mesmo com 32k e 64k tokens, os modelos não conseguiram entregar um texto dessa extensão ainda.
Resumo Final
O modelo o1 da OpenAI representa um grande salto de qualidade na forma como os LLMs operam: agora eles refletem antes de responder, analisam se a resposta faz sentido com o pedido e têm um raciocínio mais aprofundado. Ainda não é uma AGI, mas já está muito mais próximo disso do que qualquer modelo anterior.
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Resumo
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Recursos
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