o1已不是聊天模型了！SpaceX前工程師公開全新使用秘籍：從討厭它到每天依賴它
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夢晨 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
蘋果&SpaceX前工程師分享o1使用心得，奧特曼、Brockman都轉發(fā)了。
劃重點：
o1已經不是聊天模型了，需要全新的使用方法。
奧特曼還跑去挖墳作者Ben Hylak數(shù)天前的“自我打臉”評論，稱“觀察o1的口碑變化、以及人們學習如何使用它很有趣”。
Ben Hylak曾任SpaceX軟件工程師、蘋果VisionOS人機交互設計師，目前在創(chuàng)業(yè)為AI產品提供分析服務。
具體來說，Ben在o1 pro推出滿血$200/月版本的第一天就交錢了，整整測試了一天后得出結論：它真的很糟糕！
- 每次提問都要等待5分鐘
- 會輸出自相矛盾的建議
- 沒有要求但總是會回復架構圖+優(yōu)勢/劣勢列表
Ben把糟糕的體驗發(fā)在網上后，很多人表示同感。但有趣的是，也有人強烈反對。
他開始與持不同觀點的討論，然后意識到原來是自己的方法完全錯了。
我還在把o1當聊天模型來用，但o1已經不是聊天模型了。
現(xiàn)在，Ben已經從討厭o1，轉變成了每天都在用它解決最重要的問題。
像對待新員工一樣對待o1
如果說o1不是聊天模型了，那它現(xiàn)在是什么？
Ben認為它就像一個“報告生成器”。如果你給它足夠的上下文，并告訴它你想要輸出什么，它通常會一次性找到解決方案。
OpenAI官方其實給了一個簡單的o1使用建議，但并不完善。
Ben的建議包括：
提供海量背景信息
不管你現(xiàn)在是怎么理解“海量”的，再乘以10倍。
當使用GPT-4o或Claude 3.5等聊天模型時，通常會從一個簡單的問題和一些背景信息開始。如果模型需要更多背景信息，它通常會要求你繼續(xù)提供。
這就是聊天模型的本質，從一來一回的交互中不斷完善輸出。
但o1只會從表面上回答你提出的問題，不會試圖從你那里獲取背景信息。所以需要反過來將盡可能多的上下文主動發(fā)給它。
即使只是問一個簡單的代碼工程問題，應該提供：
- 解釋所有你嘗試過但不起作用的方案
- 一份完整的數(shù)據庫schemas
- 解釋一下你的公司是做什么的，規(guī)模多大，定義內部術語
總而言之，就像對待新員工一樣對待o1。
描述你想要什么，而不是指導它如何做
對于大多數(shù)聊天模型，我們都會告訴模型希望他如何回復模式，比如“扮演一位軟件工程專家，請仔細思考”。
但在o1上有效的方法正相反，告訴它你需要什么，而不是指導它如何去做。
Ben把o1的提示詞模板分成4部分：
- 目標放在最前面
- 詳細指定輸出格式
- 可以附加需要檢查的注意事項
- 海量相關的背景信息
最后，o1的輸出有一種學術/商業(yè)報告的風格。Ben認為太多的推理token讓它很難擺脫這種風格
他曾試圖讓o1來完成這篇文章，但經過多次嘗試，只能得到非常平淡的學生作業(yè)。
One More Thing
在奧特曼的轉發(fā)推文中，有人套出了最新消息：
o3暫時還不會向用戶開放，o3-mini會先推出，而且時間不遠了。
o3-mini會先提供給Plus訂閱用戶使用，API的定價OpenAI內部還沒確定，但不會很貴。
參考鏈接：
[1]https://www.latent.space/p/o1-skill-issue
[2]https://x.com/sama/status/1877814065088663763
[3]https://x.com/gdb/status/1878489681702310392
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