OpenAI o3‑Mini – это трансформерная модель ИИ от OpenAI, недавно добавленная в GPTunneL. Она ориентирована на задачи STEM, такие как программирование, математика и научные исследования. Разработанная как преемник модели o1‑Mini, o3‑Mini сочетает в себе высокую скорость, улучшенную точность и расширенные возможности, включая поддержку вызова функций и структурированные выходные данные..
Скорость и эффективность:
Подпись: В среднем, o3-mini начинает генерировать ответ на ваш запрос на 2.46 секунды или 24% быстрее, чем o1 Mini (7.7 сек. против 10.16 сек.).
Универсальность и точность:
Модель o3-mini (medium), доступная в GPTunneL, справляется с 79.6% задач в рамках бенчмарка AIME 2024, цель которого - протестировать возможности искусственного интеллекта при решении сложнейших математических задач. Модель немного уступает полной версии o1, но легко обходит своего предшественника, o1-mini.
Модель o3-mini (medium) также показывает превосходные результаты в 76.8% в бенчмарке GPQA Diamond, цель которого заключается в проверке способностей искусственного интеллекта при решении академических задач. Для сравнения, o1-mini показывает результат в 60%.
На соревнованиях Codeforces по решению сложнейших задач по программированию, OpenAI o3‑mini (medium) демонстрирует высокие показатели Elo в 2036 очков. Для сравнения, средний рейтинг участников Codeforces составляет около 1500 баллов, а максимальный рейтинг принадлежит пользователю под ником tourist, который достиг рейтинга 3821.
Модель o3‑Mini способна воспринимать большие объёмы контекста, множество фактов и параметров, а также работать с разнообразными техниками промптинга. Её трансформерная архитектура позволяет анализировать и обрабатывать сложные, детализированные запросы, что является одним из ключевых преимуществ современных языковых моделей. Однако краткость и ясность в формулировке запроса остаются важными по нескольким причинам:
Хотя o3‑Mini способна учитывать обширный контекст до 128К токенов, лаконичный и чёткий запрос помогает быстрее выявить основную суть задачи. Это снижает риск того, что модель «раскинет» своё внимание на менее значимые детали, и позволяет ей сфокусироваться на решении главной проблемы.
Рекомендуем постепенно изменять запросы, руководствуясь тем, как модель будет проводить процесс рассуждения.
При длинных, перегруженных деталями запросах могут возникнуть двусмысленности, которые затрудняют интерпретацию задачи. Структурированный запрос минимизирует такие риски, способствуя получению более точного и релевантного ответа. Рекомендуем общаться с o3-mini, как и любым человеческим ассистентом - постепенно уточнять детали, четко составлять инструкции, а также делиться своими наблюдениями на тему разговора.
Ясно сформулированный запрос позволяет модели быстрее «понять», что от неё требуется, что сокращает время генерации ответа. Это особенно важно в сценариях, где критична скорость отклика.
o3‑Mini отлично справляется с различными подходами – будь то role prompting, zero-shot, few-shot или даже сложные, многоступенчатые инструкции. При этом, даже если модель способна анализировать длинные тексты, оптимизация запроса за счёт краткости и ясности помогает обеспечить структурированный и целенаправленный результат. Читайте здесь о методах промптинга.
Несмотря на впечатляющую способность o3‑Mini работать со сложными запросами, краткость и ясность остаются важными инструментами для повышения эффективности и точности её работы. Это не ограничивает модель, а наоборот – позволяет ей использовать весь потенциал, быстро и правильно интерпретируя запросы, даже если они содержат множество параметров и деталей.
Ведь зачем создавать модель, которая не способна обрабатывать сложные запросы, если именно эта способность является её ключевым преимуществом? Эффективное взаимодействие с моделью достигается именно тогда, когда даже сложные идеи формулируются кратко и понятно. Ниже, мы предлагаем продвинутые примеры промптов для o3-mini.
1. Функция сортировки массива методом quicksort
Напиши функцию на Python, которая сортирует массив целых чисел, используя алгоритм quicksort. Функция должна корректно обрабатывать массивы с повторяющимися элементами и возвращать отсортированный массив. Реализация не должна превышать 50 строк кода. В комментариях внутри кода кратко опиши ключевые этапы алгоритма (например, выбор опорного элемента, разбиение массива, рекурсивную сортировку подмассивов).
Комментарий:
Промпт задаёт конкретные требования: функция на Python, ограничение до 50 строк, корректная обработка дубликатов и поясняющие комментарии. Это помогает получить компактное и понятное решение.
2. Оптимизация фрагмента кода
Возьми следующий фрагмент кода на Python и оптимизируй его для снижения количества вычислительных операций, сохранив при этом исходную функциональность. Объясни внесённые изменения и их влияние на производительность. Постарайся, если возможно, уменьшить время выполнения за счёт использования более эффективных алгоритмических решений или встроенных функций Python, а также добавь комментарии, поясняющие каждый этап оптимизации.
Комментарий:
Промпт требует оптимизировать код с сохранением функциональности, объяснив изменения и их влияние на производительность. Чёткие указания способствуют структурированному и эффективному ответу.
1. Вычисление предела последовательности
«Определи предел последовательности, заданной выражением, где числитель представляет собой n‑е корень из факториала n, а знаменатель – число n, делённое на экспоненту (e). Используй приближение Стирлинга для факториала. Пошагово опиши, как применяется приближение и почему оно оправдано, а также поясни, к какому значению стремится последовательность при n, стремящемся к бесконечности.»
Комментарий:
Запрос сложен тем, что требует применения асимптотического приближения и подробного объяснения всех этапов вычисления предела, но изложен достаточно ясно, чтобы модель сфокусировалась на ключевых шагах.
2. Вычисление интеграла Гаусса через переход к двойному интегралу
«Докажи, что интеграл от функции exp(–x²) по x от нуля до бесконечности равен половине квадратного корня из числа пи. Используй метод перехода к двойному интегралу и соответствующее изменение переменных. Пошагово опиши все преобразования и объясни, почему такой подход позволяет получить точный результат.»
Комментарий:
Хотя интеграл Гаусса является классической задачей, запрос усложняется требованием подробного описания перехода к двумерному интегралу и изменения переменных, что требует от модели глубокого анализа и чёткого структурирования ответа.
3. Решение системы дифференциальных уравнений методом собственных значений
«Рассмотри систему линейных дифференциальных уравнений: dx/dt = 3x + 4y и dy/dt = –4x + 3y. Найди общее решение системы, используя метод собственных значений и собственных векторов. Подробно опиши процесс составления характеристического уравнения, нахождения собственных значений, вычисления соответствующих собственных векторов и формулирования общего решения, поясняя, как каждая часть метода способствует решению системы.»
Комментарий:
Этот запрос требует комплексного подхода, включающего линейную алгебру и дифференциальные уравнения, при этом изложен достаточно подробно для того, чтобы модель могла дать структурированный и пошаговый ответ.
1. Анализ статистики роста населения
Проанализируй предоставленные данные о росте населения в крупных российских городах за последние пять лет. Определи основные тренды, сезонные или структурные изменения и возможные факторы, влияющие на динамику роста. На основе анализа составь обоснованный прогноз для следующего года, используя методы временных рядов или регрессионный анализ, и представь результаты в структурированном виде (например, таблицей или графиком). Объясни, почему выбранный метод анализа подходит для этих данных и какие ограничения могут повлиять на точность прогноза.
Комментарий:
Промпт четко задаёт этапы анализа – выявление трендов, применение временных рядов/регрессии и структурирование результата, что помогает модели сфокусироваться на ключевых элементах и обосновать выбранный метод, учитывая ограничения данных.
2. Написание введения к научной статье
Сформулируй введение для научной статьи, посвященной актуальным достижениям в области искусственного интеллекта за последние два года. Во введении необходимо:
Стремись к тому, чтобы текст был логичным, структурированным и побуждал читателя ознакомиться с дальнейшим содержанием статьи.
Комментарий:
Промпт определяет структуру введения: динамика ИИ, ключевые тренды, практическое применение, вызовы и обзор разделов. Это помогает модели создать логичный, структурированный и мотивирующий текст для привлечения внимания читателя.
OpenAI o3‑Mini – это значительный шаг вперёд в развитии моделей ИИ. Благодаря улучшенной скорости, повышенной точности и новым функциям, она становится незаменимым инструментом для решения широкого спектра задач, особенно в STEM‑сфере.
