Академия OpenAI на русском

Модели OpenAI o1 для Рассуждений: Обзор, Практика и Демо

Для разработчиков
Чему вы научитесь
~55 минут просмотра
🧠
Концепция и Рассуждение OpenAI o1: Поймете суть моделей o1 (Preview/Mini), их отличие от GPT ("думай прежде чем говорить") и механизм рассуждений Chain-of-Thought.
↔️
o1 vs GPT-4 и Промптинг: Разберетесь, когда выбирать o1 для сложных задач, а когда GPT-4, и освоите специфические техники промптинга для o1.
🔄
Метапрограммирование (Демо 1): Увидите, как использовать o1 для автоматической генерации и улучшения "рутин" (инструкций) для AI-агентов с помощью Evals.
📈
Планирование и Выполнение (Демо 2): Изучите архитектуру, где o1 создает сложный план (логистика), а GPT-4 его выполняет, взаимодействуя с внешними системами.
💻
Реальный Кейс (Sourcegraph): Узнаете, как o1 применяется в продукте Cody для глубокого понимания и генерации кода в больших репозиториях.
Стандартные языковые модели отлично справляются с быстрым генерированием текста, но часто "торопятся" с ответом на сложные, многоэтапные задачи, где требуется не скорость, а глубина анализа. OpenAI представляет o1 (One) — новую серию моделей, специально созданных для того, чтобы сначала рассуждать, а потом отвечать. В этой лекции мы детально разбираем их архитектуру, уникальный механизм "Chain-of-Thought" (цепочка мыслей) и показываем, как использовать их сильные стороны для решения нетривиальных проблем в математике, сложном программировании и стратегическом планировании — там, где стандартные подходы могут давать сбой.

Вы получите не только теоретическое сравнение o1 с GPT-4 и специфические техники промптинга, но и увидите эти модели в действии. Мы демонстрируем два подробных технических примера: автоматическую генерацию и итеративное улучшение инструкций для AI-агентов с помощью метапрограммирования, а также построение сложной системы планирования логистики, где o1 отвечает за стратегию, а GPT-4 — за исполнение. В дополнение — реальный кейс от компании Sourcegraph, которые уже применяют o1 для работы с кодом в продакшене. Это практическое руководство по внедрению рассуждающего ИИ в ваши проекты.

Словарь терминов

OpenAI o1 / o1-preview / o1-mini: Новая серия моделей OpenAI), специально разработанная для решения сложных задач, требующих многоэтапного рассуждения. o1-preview — продвинутая версия, o1-mini — более быстрая и экономичная.

Reasoning (Рассуждение): Способность модели ИИ не просто генерировать ответ на основе шаблонов, а анализировать проблему, строить гипотезы, проверять их и выбирать оптимальный путь решения.

Chain-of-Thought (CoT) / Цепочка Мыслей: Метод, при котором модель перед выдачей финального ответа генерирует промежуточные шаги рассуждений, имитируя процесс решения задачи человеком. В o1 это происходит "под капотом".

Reasoning Tokens (Токены Рассуждений): (В контексте o1) Внутренние токены, генерируемые моделью в процессе Chain-of-Thought. Не передаются конечному пользователю напрямую через API.

Output Tokens (Выходные Токены): Токены, составляющие финальный ответ модели, который передается пользователю через API. Используются для построения диалога.

Prompting (Промптинг): Процесс формулирования запросов (подсказок) для языковой модели с целью получения желаемого результата. Для o1 рекомендуются более высокоуровневые запросы без пошаговых инструкций.

Meta-programming / Metaprompting (Метапрограммирование / Метапромптинг): Техника использования одной языковой модели (например, o1) для генерации или улучшения промптов/инструкций для другой языковой модели (или для себя же) на основе данных оценки (Evals) или других критериев.

Evals / Evaluation (Оценка): Процесс измерения производительности и точности ответов модели ИИ с использованием набора тестовых данных и критериев. В лекции используется для итеративного улучшения рутин агента.

Agent (AI Агент): Система на базе ИИ, способная не только отвечать на запросы, но и выполнять действия, взаимодействовать с инструментами (API) для достижения поставленной цели.

Routine (Рутина): (В контексте Демо 1) Структурированный набор инструкций и правил для AI-агента, определяющий его поведение и шаги для решения конкретной задачи (например, обработки запроса на отмену рейса).

Planning (Планирование): Использование ИИ (в Демо 2 — o1) для создания высокоуровневого, многошагового плана или стратегии для решения сложной задачи (например, в логистике).

Execution (Выполнение): Использование ИИ (в Демо 2 — GPT-4) для тактического выполнения шагов, определенных на этапе планирования, включая вызовы API и обработку результатов.

Sourcegraph / Cody: Компания-партнер OpenAI (Sourcegraph) и их AI-ассистент для разработчиков (Cody), использующий модели OpenAI для понимания и генерации кода.

Context Window (Контекстное Окно): Максимальный объем информации (в токенах), который модель может учитывать при обработке запроса и генерации ответа. Для o1 (на момент лекции) заявлено 128k токенов.

Scratchpad / Notebook Prompting: Техника промптинга (упомянутая в Q&A), при которой модель просят "записывать свои мысли" в отдельную часть ответа перед финальным результатом, чтобы получить некоторое представление о процессе её рассуждений.

Полезные ссылки

Документация и Ресурсы OpenAI

  • OpenAI API Platform - Основной портал для доступа к API и документации.
  • OpenAI Models Documentation - Обзор доступных моделей OpenAI.
  • Chat Completions API - Документация по API, используемому в демо для выполнения задач.
  • Prompt Engineering Guide - Руководство по составлению эффективных промптов, включая техники вроде Scratchpad.
  • Evaluating Models Guide - Руководство по оценке производительности моделей, релевантное для Evals из Демо 1.
  • OpenAI Cookbook - Сборник рецептов и примеров кода на GitHub.
  • OpenAI Blog - Анонсы новых моделей и исследований.

Внешние Инструменты и Ресурсы
🚀
Доступ к API ведущих AI-моделей из России
Интегрируйте GPT-4o, Claude 3, Midjourney, Gemini и другие нейросети в ваши проекты. Стабильный доступ без VPN, оплата в рублях, договор и закрывающие документы для юрлиц.
Подробнее о API и тарифах