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.
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.
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
Внешние Инструменты и Ресурсы
- 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
- Sourcegraph - Сайт компании Sourcegraph.
- Cody by Sourcegraph - Страница AI-ассистента Cody.