发表于 2024年9月13日1年前 原文链接: https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/ 核心是思路的改变,不光对 chatgpt 带来提升,用这个方法写 prompt,对所有现有模型都能带来提升 之前的 prompt 经验中,有一条是“让 ai 分步骤输出推理过程”,在 o1 模型中,这个优化完全被扩展和内嵌到模型里,现在你输入 prompt 后,处理流程变成这样了: 用户输入 prompt -> ai 以思维链条的方式,分步骤拆解和完善输入需求,输出补充完善的 prompt 构建需求 -> 使用新规范真正提交 ai 生成结果 这个方法完全可以应用到现有各种 ai 服务中,立刻就能带来效果的提升,当然代价是返回结果更慢 为了解决慢的问题,chatgpt 又优化性能,推出 o1-mini,实测输出飞快,二者结合就有一个又快又好的模型输出了
原文链接: https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/
核心是思路的改变,不光对 chatgpt 带来提升,用这个方法写 prompt,对所有现有模型都能带来提升
之前的 prompt 经验中,有一条是“让 ai 分步骤输出推理过程”,在 o1 模型中,这个优化完全被扩展和内嵌到模型里,现在你输入 prompt 后,处理流程变成这样了:
用户输入 prompt -> ai 以思维链条的方式,分步骤拆解和完善输入需求,输出补充完善的 prompt 构建需求 -> 使用新规范真正提交 ai 生成结果
这个方法完全可以应用到现有各种 ai 服务中,立刻就能带来效果的提升,当然代价是返回结果更慢
为了解决慢的问题,chatgpt 又优化性能,推出 o1-mini,实测输出飞快,二者结合就有一个又快又好的模型输出了