ChatGPT — это семейство языковых моделей, разработанных компанией OpenAI. Оно включает в себя несколько моделей с различными характеристиками и преимуществами. Все они используют архитектуру трансформера, что позволяет им эффективно обрабатывать большие объемы данных и генерировать высококачественные ответы на широкий спектр запросов.
Модели OpenAI o1-preview и o1-mini представляют собой новую серию моделей искусственного интеллекта, разработанных для углубленного анализа, решения сложных задач и STEM-направлений (наука, технологии, инженерия, математика). Эти модели демонстрируют превосходные способности в математике, программировании и сложных научных областях, и предоставляют мощные инструменты для пользователей, работающих с кодом и данными.
Разработчики модели сравнили o1-preview и GPT-4o на сложных и открытых задачах в различных областях. В тестах тренеры оценивали анонимные ответы обеих моделей на один и тот же запрос и голосовали за предпочтительный ответ.
Модель o1-preview оказалась значительно предпочтительнее GPT-4o в задачах, требующих сложных рассуждений, таких как анализ данных, программирование и математика. Однако она не была столь успешной в некоторых задачах обработки естественного языка, что указывает на то, что пока её использование ограничено в ряде случаев.
Анализ данных и многопоточность: Модель идеально подходит для задач, связанных с анализом больших объемов данных, многопоточностью и глубоким машинным обучением. Она используется для создания сложных алгоритмов и моделей предсказания.
Математика и наука: Модель показывает отличные результаты на сложных математических задачах, таких как Международная математическая олимпиада (IMO). Она способна решать проблемы, связанные с квантовой физикой, биологией и химией на уровне докторантов.
Техническая документация и генерация кода: Модель может генерировать сложный код для задач в области разработки программного обеспечения и безопасности. Например, o1-preview помогает разрабатывать многоэтапные алгоритмы и создавать многофункциональные программные модули.
OpenAI провели моделирование соревнований по программированию, организованных платформой Codeforces, чтобы продемонстрировать навыки кодирования данной модели. Оценка проводилась по правилам соревнований, включая 10 возможных отправок решений.
Модель GPT-4o достинга рейтинга Elo 808, что соответствует 11-му процентилю среди участников-людей. В то же время, o1 preview значительно превзлошла ее, достигнув показателя Elo 1258. Стоит отметить, что это не самый высокий показатель, который могут предложить новейшие модели OpenAI. Полная версия O1, пока еще нигде недоступная, имеет рейтинг 1673, а ее улучшенная версия, o1-ioi, - 1807, что выше, чем у 93% участников.
Эти результаты подтверждает, что использование данных моделей в задачах, связанных с программированием, может быть очень полезным, особенно при генерации кода и его оптимизации в рамках сложных запросов.
Этот промпт направлен на бизнес-исследования и требует глубокого анализа рынка, конкурентов, стратегии роста, а также учёта культурных и законодательных особенностей. Он лучше подходит для демонстрации исследовательских способностей модели в бизнесе, так как охватывает все аспекты выхода компании на новый рынок, включая маркетинг, локализацию и оценку рисков.
Пример:
Разработай стратегию для выхода компании на рынок США в секторе SaaS для автоматизации бизнес-процессов. Укажи ключевые этапы планирования, исследования конкурентов, анализ рынка, определение целевой аудитории, ценовую политику и рекомендации по локализации продукта под американский рынок. Включи предложения по возможным барьерам входа и план действий по их преодолению.
Такой промпт требует от модели глубокого анализа различных взаимосвязанных факторов. Включение нескольких этапов развития помогает более комплексно оценить ситуацию, включая макроэкономические последствия.
Пример:
Проанализируй возможные сценарии развития и внедрения искусственного интеллекта в глобальную экономику за следующие 20 лет. Включи в анализ влияние на различные отрасли, рынки труда, уровень автоматизации, образование и социальные последствия. Для каждого этапа представь как позитивные, так и негативные аспекты, предложи гипотезы развития и возможные корректирующие меры.
Этот промпт требует создания сложного кода и глубокого понимания теории машинного обучения. Включение математического обоснования усиливает глубину анализа, что демонстрирует возможности модели по генерации кода и теоретических расчетов.
Пример:
Создай многоуровневый алгоритм для реализации нейронной сети, способной обучаться на большом наборе данных и решать задачи классификации изображений с помощью сверточных нейронных сетей. Опиши каждый шаг разработки, начиная с настройки модели, выбора архитектуры, параметров обучения и подходов к оптимизации. Включи математическое обоснование каждого решения, таких как функции активации, регуляризация и методы минимизации ошибки.
