OpenAI 發布推理模型最佳實踐！

OpenAI 提供兩種類型的模型：推理模型（例如 o1 和 o3-mini）和GPT 模型（如 GPT-4o）。這些模範家庭的行為各有不同。

推理模型與 GPT 模型

與 GPT 模型相比，我們的 o 系列模型擅長不同的任務並且需要不同的提示。一個模範家庭並不比另一個更好——他們只是不同而已。

我們訓練我們的 o 系列模型（「規劃者」）對複雜任務進行更長時間、更深入的思考，使其能夠有效地制定策略、規劃複雜問題的解決方案，並根據大量模糊資訊做出決策。這些模型還可以高精度地執行任務，使其成為數學、科學、工程、金融服務和法律服務等原本需要人類專家的領域的理想選擇。

另一方面，我們的低延遲、更具成本效益的 GPT 模型（「主力」）旨在實現直接執行。應用程式可能會使用 o 系列模型來規劃解決問題的策略，並使用 GPT 模型來執行特定任務，尤其是在速度和成本比完美的準確性更重要時。

如何選擇

對於您的用例來說什麼是最重要的？

• 速度和成本→GPT 模型速度更快，而且成本更低
• 執行明確定義的任務→GPT 模型可以很好地處理明確定義的任務
• 準確性與可靠性→ o 系列模型是可靠的決策者
• 解決複雜問題→ o 系列模型解決模糊性和複雜性

如果速度和成本是完成任務時最重要的因素，而您的用例由簡單、定義明確的任務組成，那麼我們的 GPT 模型最適合您。但是，如果準確性和可靠性是最重要的因素，並且您需要解決非常複雜、多步驟的問題，那麼我們的 o 系列模型可能適合您。

大多數 AI 工作流程都會結合使用這兩種模型——o 系列用於代理規劃和決策，GPT 系列用於任務執行。

何時使用我們的推理模型

以下是我們從客戶和 OpenAI 內部觀察到的一些成功使用模式。這並不是對所有可能用例的全面回顧，而是對測試我們的 o 系列模型的一些實用指導。

1. 處理模糊任務

推理模型特別擅長利用有限的資訊或不同的訊息，並透過簡單的提示，理解使用者的意圖並處理指令中的任何差距。事實上，推理模型在做出無根據的猜測或試圖填補資訊空白之前，通常會提出澄清問題。

2. 大海撈針

當你傳遞大量非結構化資訊時，推理模型擅長理解並提取最相關的資訊來回答問題。

3. 在大型資料集中尋找關係和細微差別

我們發現推理模型特別擅長推理包含數百頁密集、非結構化資訊的複雜文檔，例如法律合約、財務報表和保險索賠。這些模型特別擅長在文件之間進行類比，並根據數據中所代表的不言而喻的事實做出決策。

4. 多步驟代理規劃

推理模型對於代理規劃和策略發展至關重要。我們已經看到了成功，當推理模型被用作「規劃者」時，它會為問題提供詳細的多步驟解決方案，然後根據高智慧或低延遲是否最重要，為每個步驟選擇和分配正確的 GPT 模型（「執行者」）。

5.視覺推理

截至目前，o1 是唯一支援視覺功能的推理模型。它與 GPT-4o 的不同之處在於，o1 甚至可以掌握最具挑戰性的視覺效果，例如結構模糊的圖表和表格或影像品質不佳的照片。

6. 審查、調試和改進程式碼品質

推理模型在審查和改進大量程式碼方面特別有效，由於模型的延遲較高，因此通常在後台運行程式碼審查。

7. 其他模型響應的評估和基準測試

我們還發現推理模型在基準測試和評估其他模型響應方面表現良好。資料驗證對於確保資料集的品質和可靠性非常重要，尤其是在醫療保健等敏感領域。傳統的驗證方法使用預先定義的規則和模式，但像 o1 和 o3-mini 這樣的高階模型可以理解資料的上下文和推理，從而實現更靈活、更聰明的驗證方法。

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