GPT-4O gegen OpenAI O1: Ist das neue OpenAI-Modell den Hype wert?

Einführung

OpenAI hat sein neues Modell auf der Grundlage der mit Spannung erwarteten „Strawberry“ -Scharchitektur veröffentlicht. Dieses innovative Modell, bekannt als O1, verbessert die Argumentationsfähigkeiten und ermöglicht es, Probleme effektiver durchzudenken, bevor sie Antworten geben. Als Chatgpt Plus -Benutzer hatte ich die Möglichkeit, dieses neue Modell aus erster Hand zu erkunden. Ich freue mich, meine Einblicke in ihre Leistung, Funktionen und Auswirkungen für Benutzer und Entwickler gleichermaßen zu teilen. Ich werde GPT-4O mit OpenAI O1 mit verschiedenen Metriken gründlich vergleichen. Lassen Sie uns ohne weiteres anfangen.

In diesem Artikel untersuchen Sie die Unterschiede zwischen GPT O1andGPT-4O, einschließlich eines Vergleichs von GPT O1 und GPT. Darüber hinaus werden wir über die Kosten von O1 diskutieren, die Verfügbarkeit von Agpt O1 Freetier hervorheben und die GPT O1 -Miniversion vorstellen. Schließlich werden wir die laufende Debatte von GPT 4O gegen O1 gegen OpenAito analysieren, die Ihnen helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

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Neu zu offenen Modellen? Lesen Sie dies, um zu wissen, wie Sie OpenAI O1 verwenden: Wie kann man OpenAI O1 zugreifen?

Neues Update zu OpenAI O1:

• OpenAI hat die Ratenlimits für O1-Mini für Plus- und Teambenutzer um 7x erhöht-von 50 Nachrichten pro Woche auf 50 Nachrichten pro Tag.
• Für O1-Präview wird die Ratenlimit von 30 auf 50 Wochennachrichten erhöht.

Überblick

• Das neue O1 -Modell von OpenAI verbessert die Argumentationsfunktionen durch einen „Kette von Gedanken“, wodurch es ideal für komplexe Aufgaben ist.
• GPT-4O ist ein vielseitiges, multimodales Modell, das für allgemeine Aufgaben über Text-, Sprach- und Videoeingänge geeignet ist.
• OpenAI O1 zeichnet sich in mathematischen, codierten und wissenschaftlichen Problemlösungen aus, übertrifft GPT-4O in argumentationslastenden Szenarien.
• Während OpenAI O1 eine verbesserte mehrsprachige Leistung bietet, verfügt es über Geschwindigkeits-, Kosten- und multimodale Unterstützungsbeschränkungen.
• GPT-4O ist nach wie vor die bessere Wahl für schnelle, kostengünstige und vielseitige AI-Anwendungen, die allgemeine Funktionen erfordern.
• Die Wahl zwischen GPT-4O und OpenAI O1 hängt von bestimmten Bedürfnissen ab. Jedes Modell bietet einzigartige Stärken für verschiedene Anwendungsfälle.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Zweck des Vergleichs: GPT-4O gegen OpenAI O1
• Überblick über alle OpenAI O1 -Modelle
• Modellfähigkeiten von O1 und GPT 4O
  • Openai O1
  • Openais O1: Das Modell der Kette des Gedankens
  • Gpt-4o
• GPT-4O gegen OpenAI O1: Mehrsprachige Fähigkeiten
• Bewertung von OpenAI O1: Übertretung von GPT-4O über menschliche Untersuchungen und ML-Benchmarks
• GPT-4O gegen OpenAI O1: Jailbreak-Bewertungen
• GPT-4O gegen OpenAI O1 in Handhabungsagentenaufgaben
• GPT-4O gegen OpenAI O1: Halluzinationen Bewertungen
• Qualität vs. Geschwindigkeit vs. Kosten
• OpenAI O1 gegen GPT-4O: Bewertung menschlicher Präferenzen
• OpenAI O1 gegen GPT-4O: Wer ist besser in verschiedenen Aufgaben?
  • Dekodieren des Verschlechtertentextes
  • Gesundheitswissenschaft
  • Argumentationsfragen
  • Codierung: Erstellen eines Spiels
• GPT-4O gegen OpenAI O1: API- und Nutzungsdetails
• Einschränkungen von Openai O1
• OpenAI O1 kämpft mit Fragen und Antworten zu den jüngsten Ereignissen und Unternehmen
• OpenAI O1 ist im logischen Denken besser als GPT-4O
• Das letzte Urteil: GPT-4O gegen OpenAI O1
• Abschluss

Zweck des Vergleichs: GPT-4O gegen OpenAI O1

Hier ist der Grund, warum wir vergleichen-GPT-4O gegen OpenAI O1:

• GPT-4O ist ein vielseitiges, multimodales Modell, das Text-, Sprach- und Videoeingänge verarbeiten kann, wodurch es für verschiedene allgemeine Aufgaben geeignet ist. Es führt die neueste Iteration von ChatGPT und zeigt seine Stärke bei der Erzeugung menschlicher Text und der Interaktion über mehrere Modalitäten hinweg.
• OpenAI O1 ist ein spezielleres Modell für komplexes Denken und Problemlösung in Mathematik, Codierung und mehr Feldern. Es zeichnet sich bei Aufgaben aus, die ein tiefes Verständnis für fortgeschrittene Konzepte erfordern und es ideal für herausfordernde Bereiche wie fortgeschrittenes logisches Denken machen.

Zweck des Vergleichs: Dieser Vergleich zeigt die einzigartigen Stärken jedes Modells und verdeutlicht ihre optimalen Anwendungsfälle. OpenAI O1 ist ausgezeichnet für komplexe Argumentationsaufgaben, aber es ist nicht beabsichtigt, GPT-4O für allgemeine Anwendungen zu ersetzen. Durch die Untersuchung ihrer Fähigkeiten, Leistungsmetriken, Geschwindigkeit, Kosten und Anwendungsfälle werde ich Einblicke in das Modell geben, das besser für unterschiedliche Anforderungen und Szenarien geeignet ist.

Überblick über alle OpenAI O1 -Modelle

Hier ist die tabellarische Darstellung von OpenAI O1:

MODELL	BESCHREIBUNG	Kontextfenster	Max -Ausgangs -Token	Trainingsdaten
O1-Präview	Zeigt auf den neuesten Schnappschuss des O1-Modells: O1-Preview-2024-09-12	128.000 Token	32.768 Token	Bis zum Oktober 2023
O1-Preview-2024-09-12	Letztes O1 -Modell -Schnappschuss	128.000 Token	32.768 Token	Bis zum Oktober 2023
O1-Mini	Punkte auf den neuesten O1-Mini-Snapshot: O1-Mini-2024-09-12	128.000 Token	65.536 Token	Bis zum Oktober 2023
O1-Mini-2024-09-12	Letztes O1-Mini-Modell-Schnappschuss	128.000 Token	65.536 Token	Bis zum Oktober 2023

Modellfähigkeiten von O1 und GPT 4O

Openai O1

Das O1 -Modell von OpenAI hat eine bemerkenswerte Leistung in verschiedenen Benchmarks gezeigt. Es lag im 89. Perzentil bei Codeforces Competitive Programing -Herausforderungen und stellte sich zu den Top 500 der US -amerikanischen Mathematik Olympiade Qualifier (AIME). Darüber hinaus übertraf es die Genauigkeit des menschlichen PhD-Levels auf einem Maßstab der Probleme mit Physik, Biologie und Chemie (GPQA).

Das Modell wird unter Verwendung eines großflächigen Verstärkungslernalgorithmus geschult, der seine Argumentationsfähigkeiten durch eine „Kette von Gedankenkette“ verbessert und dateneffizientes Lernen ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Leistung durch ein erhöhtes Computing während des Trainings verbessert und mehr Zeit für die Argumentation während des Tests zugewiesen hat, was zu einer weiteren Untersuchung dieses neuartigen Skalierungsansatzes führt, der sich von traditionellen LLM -Vorbetragsmethoden unterscheidet. Bevor Sie weiter vergleicht, sollten wir uns untersuchen, wie Kette des Denkprozesses die Argumentationsfähigkeiten von OpenAI O1 verbessert.

Openais O1: Das Modell der Kette des Gedankens

OpenAI O1-Modelle führen neue Kompromisse für Kosten und Leistung ein, um bessere Fähigkeiten zu „Argumentation“ zu bieten. Diese Modelle sind speziell für eine „Kette von Gedankenkette“ ausgebildet, was bedeutet, dass sie vor der Reaktion Schritt für Schritt denken. Dies baut auf der im Jahr 2022 eingeführten Gedankenkette auf, die KI ermutigt, systematisch zu denken, anstatt nur das nächste Wort vorherzusagen. Der Algorithmus lehrt sie, komplexe Aufgaben abzubauen, aus Fehlern zu lernen und bei Bedarf alternative Ansätze zu versuchen.

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Schlüsselelemente der LLMs -Argumentation

Die O1 -Modelle führen Argumentationstoken ein. Die Modelle nutzen diese Argumentationstoken, um „zu denken“, um ihr Verständnis der Eingabeaufforderung zu brechen und mehrere Ansätze zur Erzeugung einer Antwort zu berücksichtigen. Nach der Erstellung von Argumentationstoken erzeugt das Modell eine Antwort als sichtbare Abschluss -Token und verwirft die Argumentations -Token von seinem Kontext.

1. Verstärkungslernen und Denkzeit

Das O1-Modell verwendet einen Verstärkungslernenalgorithmus, der längere und eingehende Denkperioden fördert, bevor sie eine Antwort erzeugt. Dieser Prozess soll dem Modell helfen, komplexe Argumentationsaufgaben besser zu erledigen.

Die Leistung des Modells verbessert sich sowohl mit einer erhöhten Trainingszeit (Zug-Zeit-Rechenumfang) als auch, und wenn es mehr Zeit für die Bewertung (Test-Time Computing) zulässig ist.

2. Anwendung der Denkkette

Die Kette des Gedankenansatzes ermöglicht es dem Modell, komplexe Probleme in einfachere und überschaubare Schritte aufzubauen. Es kann seine Strategien erneut besuchen und verfeinern und verschiedene Methoden ausprobieren, wenn der anfängliche Ansatz fehlschlägt.

Diese Methode ist für Aufgaben von Vorteil, die mehrstufige Argumentation erfordern, wie z. B. mathematische Problemlösungen, Codierung und Beantwortung offener Fragen.

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3.. Menschliche Präferenz- und Sicherheitsbewertungen

Bei Bewertungen, die die Leistung von O1-Vorsicht mit GPT-4O verglichen haben, bevorzugten menschliche Trainer die Ausgaben von O1-Vorsicht überwältigend in Aufgaben, die starke Argumentationsfähigkeiten erforderten.

Die Integration der Kette des Denkens in das Modell trägt auch zu einer verbesserten Sicherheit und Ausrichtung auf menschliche Werte bei. Durch die Einbettung der Sicherheitsregeln direkt in den Argumentationsprozess zeigt O1-Präview ein besseres Verständnis der Sicherheitsgrenzen und verringert die Wahrscheinlichkeit schädlicher Abschlüsse auch in herausfordernden Szenarien.

4. Versteckte Argumentationstoken und Modelltransparenz

OpenAI hat beschlossen, die detaillierte Kette von Gedanken vor dem Benutzer verborgen zu halten, um die Integrität des Denkprozesses des Modells zu schützen und einen Wettbewerbsvorteil beizubehalten. Sie bieten Benutzern jedoch eine zusammengefasste Version, um zu verstehen, wie das Modell zu seinen Schlussfolgerungen gekommen ist.

Diese Entscheidung ermöglicht OpenAI, die Argumentation des Modells für Sicherheitszwecke zu überwachen, z. B. die Erkennung von Manipulationsversuchen oder die Gewährleistung der Einhaltung der Richtlinien.

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5. Leistungsmetriken und Verbesserungen

Die O1 -Modelle zeigten signifikante Fortschritte in den wichtigsten Leistungsbereichen:

• Bei komplexen Argumentationsbenchmarks erzielte O1-Vorwand Punkte, die häufig mit menschlichen Experten mithalten.
• Die Verbesserungen des Modells an wettbewerbsfähigen Programmierwettbewerben und Mathematikwettbewerben zeigen seine verbesserten Argumentations- und Problemlösungsfähigkeiten.

Sicherheitsbewertungen zeigen, dass O1-Präview bei der Behandlung potenziell schädlicher Aufgaben und Randfälle signifikant besser als GPT-4O abschneidet und seine Robustheit verstärkt.

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Gpt-4o

GPT-4O ist ein multimodales Kraftpaket, das in der Handhabung von Text-, Sprach- und Videoeingängen geschickt ist und es für eine Reihe allgemeiner Aufgaben vielseitig ist. Dieses Modell versorgt Chatgpt und zeigt seine Stärke bei der Erzeugung menschlicher Text, Interpretation von Sprachbefehlen und sogar der Analyse von Videoinhalten. Für Benutzer, die ein Modell benötigen, das nahtlos in verschiedenen Formaten arbeiten kann, ist GPT-4O ein starker Anwärter.

Vor dem GPT-4O umfasste die Verwendung des Sprachmodus mit ChatGPT eine durchschnittliche Latenz von 2,8 Sekunden mit GPT-3,5 und 5,4 Sekunden mit GPT-4. Dies wurde durch eine Pipeline von drei separaten Modellen erreicht: einem Basismodell transkribierte Audio zu Text, dann verarbeitete GPT-3,5 oder GPT-4 die Texteingabe, um einen Textausgang zu generieren, und schließlich konvertierte ein drittes Modell diesen Text zurück in Audio. Dieses Setup bedeutete, dass die Kern-KI-GPT-4-etwas begrenzt war, da er Nuancen wie Ton, mehrere Sprecher, Hintergrundgeräusche oder Ausdruck von Elementen wie Lachen, Singen oder Emotionen nicht direkt interpretieren konnte.

Mit GPT-4O hat OpenAI ein völlig neues Modell entwickelt, das Text, Vision und Audio in ein einzelnes End-to-End-neuronaler Netzwerk integriert. Dieser einheitliche Ansatz ermöglicht es GPT-4O, alle Eingänge und Ausgänge innerhalb desselben Frameworks zu verarbeiten und seine Fähigkeit, nuanciertere, multimodale Inhalte zu verstehen und zu erzeugen, erheblich verbessern.

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GPT-4O gegen OpenAI O1: Mehrsprachige Fähigkeiten

Der Vergleich zwischen den O1-Modellen von OpenAI und GPT-4O unterstreicht ihre mehrsprachigen Leistungsfähigkeiten und konzentriert sich auf die O1-Präview- und O1-Mini-Modelle gegen GPT-4O.

Der Testsatz von MMLU (Massive Multilingual Sprachverständnis) wurde in 14 -Sprachen -Übersetzer übersetzt, um ihre Leistung über mehrere Sprachen hinweg zu bewerten. Dieser Ansatz gewährleistet eine höhere Genauigkeit, insbesondere für Sprachen, die weniger dargestellt sind oder nur begrenzte Ressourcen haben, wie z. B. Yoruba. Die Studie verwendete diese von Menschen translierten Testsätze, um die Fähigkeiten der Modelle in verschiedenen sprachlichen Kontexten zu vergleichen.

Schlüsselergebnisse:

• O1-Präview zeigt signifikant höhere mehrsprachige Fähigkeiten als GPT-4O mit bemerkenswerten Verbesserungen in Sprachen wie Arabisch, Bengali und Chinesisch. Dies weist darauf hin, dass das O1-Präview-Modell besser für Aufgaben geeignet ist, die ein robustes Verständnis und die Verarbeitung verschiedener Sprachen erfordern.
• O1-mini übertrifft auch sein Gegenstück GPT-4O-Mini und zeigt konsistente Verbesserungen über mehrere Sprachen hinweg. Dies deutet darauf hin, dass selbst die kleinere Version der O1 -Modelle verbesserte mehrsprachige Funktionen beibehält.

Menschliche Übersetzungen:

Die Verwendung menschlicher Übersetzungen und nicht der maschinellen Übersetzungen (wie bei früheren Bewertungen mit Modellen wie GPT-4 und Azure Translate) ist eine zuverlässigere Methode zur Bewertung der Leistung. Dies gilt insbesondere für weniger weit verbreitete Sprachen, bei denen maschinelle Übersetzungen häufig keine Genauigkeit fehlen.

Insgesamt zeigt die Bewertung, dass sowohl O1-Präview als auch O1-Mini ihre GPT-4O-Gegenstücke in mehrsprachigen Aufgaben übertreffen, insbesondere in sprachlich vielfältigen oder ressourcenarmen Sprachen. Die Verwendung menschlicher Übersetzungen beim Testen unterstreicht das Verständnis der überlegenen Sprache der O1-Modelle und macht sie in der Lage, mehrsprachige Szenarien mit realer Welt zu bewältigen. Dies zeigt den Fortschritt von Openai beim Aufbau von Modellen mit einem breiteren und integrativeren Sprachverständnis.

Bewertung von OpenAI O1: Übertretung von GPT-4O über menschliche Untersuchungen und ML-Benchmarks

Um Verbesserungen der Argumentationsfunktionen gegenüber GPT-4O zu demonstrieren, wurde das O1-Modell an einer Vielzahl menschlicher Prüfungen und Benchmarks für maschinelles Lernen getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass O1 GPT-4O bei den meisten argumentationsintensiven Aufgaben erheblich übertrifft, wobei die maximale Testzeit-Recheneinstellung verwendet wird, sofern nicht anders angegeben.

Wettbewerbsbewertungen

• Mathematik (Aime 2024), Codierung (Codeforces) und Science-Level (GPQA Diamond): O1 zeigt eine erhebliche Verbesserung gegenüber GPT-4O gegenüber herausfordernden Argumentationsbenchmarks. Der Pass@1 Genauigkeit wird durch feste Balken dargestellt, während die schattierten Bereiche die Mehrheitsstimmenleistung (Konsens) mit 64 Proben darstellen.
• Benchmark-Vergleiche: O1 übertrifft GPT-4O in einer Vielzahl von Benchmarks, darunter 54 von 57 mmlu-Unterkategorien.

Detaillierte Leistungserkenntnisse

• Mathematik (Aime 2024): Über die amerikanische Einladungsmathematikprüfung (Aime) 2024 zeigte O1 einen signifikanten Fortschritt gegenüber GPT-4O. GPT-4O löste nur 12% der Probleme, während O1 eine Genauigkeit von 74% mit einer einzelnen Stichprobe pro Problem, 83% mit einem Konsens von 64 Stichproben und 93% mit einer erneuten Ranke von 1000 Proben. Dieses Leistungsniveau legt O1 auf national und über dem Grenzwert für die mathematische Olympiade der USA.
• Science (GPQA Diamond): In der GPQA Diamond Benchmark, die das Fachwissen in Chemie, Physik und Biologie testet, übertraf O1 die Leistung menschlicher Experten mit Doktoranden und markierte das erste Mal, dass ein Modell dies getan hat. Dieses Ergebnis deutet jedoch nicht darauf hin, dass O1 in jeder Hinsicht den Doktoranden überlegen ist, sondern besser in spezifischen Problemlösungsszenarien, die von einer Doktorandin erwartet werden.

Gesamtleistung

• O1 war auch in anderen Benchmarks für maschinelles Lernen hervorragend und übertriffte hochmoderne Modelle. Mit ermöglichten Sehwahrnehmungsfunktionen erreichte es eine Punktzahl von 78,2% bei MMMU, was es zum ersten Modell war, das mit menschlichen Experten wettbewerbsfähig war und GPT-4O in 54 von 57 MMLU-Unterkategorien übertrifft.

GPT-4O gegen OpenAI O1: Jailbreak-Bewertungen

Hier diskutieren wir die Bewertung der Robustheit der O1-Modelle (insbesondere O1-Präview und O1-Mini) gegen „Jailbreaks“, bei denen es sich um kontroverse Eingabeaufforderungen handelt, um die Inhaltsbeschränkungen des Modells zu umgehen. Die folgenden vier Bewertungen wurden verwendet, um die Widerstandsfähigkeit der Modelle gegenüber diesen Jailbreaks zu messen:

1. Produktion Jailbreaks : Eine Sammlung von Jailbreak -Techniken, die aus tatsächlichen Nutzungsdaten in der Produktionsumgebung von Chatgpt identifiziert wurden.
2. Augmented Beispiele für Jailbreak : Diese Bewertung wendet öffentlich bekannte Jailbreak -Methoden für eine Reihe von Beispielen an, die typischerweise zum Testen nicht zugelassener Inhalte verwendet werden, wodurch die Fähigkeit des Modells bewertet wird, diesen Versuchen zu widerstehen.
3. Jailbreaks mit Menschenquellen : Jailbreak-Techniken, die von menschlichen Tester erstellt wurden, die oft als „rote Teams“ bezeichnet werden, testen die Verteidigung des Modells.
4. Strongreject : Ein akademischer Benchmark, der den Widerstand eines Modells gegen gut dokumentierte und gemeinsame Jailbreak-Angriffe bewertet. Die Metrik „[E -Mail -Protected]“ wird verwendet, um die Sicherheit des Modells zu bewerten, indem deren Leistung für jede Eingabeaufforderung an den Top 10% der Jailbreak -Methoden gemessen wird.

Vergleich mit GPT-4O :

Die obige Abbildung vergleicht die Leistung der Modelle O1-Präview-, O1-Mini- und GPT-4O-Modelle zu diesen Bewertungen. Die Ergebnisse zeigen, dass die O1-Modelle (O1-Präview und O1-Mini) eine signifikante Verbesserung der Robustheit gegenüber GPT-4O aufweisen, insbesondere bei der starken Effekte, die für seine Schwierigkeit und das Abhängigkeit von fortschrittlichen Jailbreak-Techniken bekannt ist. Dies deutet darauf hin, dass die O1-Modelle besser für die Behandlung von kontroversen Eingabeaufforderungen ausgestattet sind und die Richtlinien in den Inhalten entsprechen als GPT-4O.

GPT-4O gegen OpenAI O1 in Handhabungsagentenaufgaben

Hier bewerten wir OpenAs O1-Präview, O1-Mini und GPT-4O in den Handhabungsagentenaufgaben und unterstreichen ihre Erfolgsraten in verschiedenen Szenarien. Die Aufgaben wurden entwickelt, um die Fähigkeiten der Modelle zu testen, komplexe Vorgänge wie das Einrichten von Docker-Containern, das Starten von Cloud-basierten GPU-Instanzen und das Erstellen authentifizierter Webserver auszuführen.

Bewertungsumgebung und Aufgabenkategorien

Die Bewertung wurde in zwei Hauptumgebungen durchgeführt:

1. Textumgebung : Einbeziehung der Python -Codierung innerhalb eines Linux -Terminals, verbessert mit GPU -Beschleunigung.
2. Browserumgebung : Nutzung eines externen Gerüsts mit vorverarbeiteter HTML mit optionalen Screenshots für Unterstützung.

Die Aufgaben decken eine Reihe von Kategorien ab, wie z. B.:

• Konfigurieren eines Docker -Containers so, dass ein Inferenzserver mit der OpenAI -API kompatibel ist.
• Entwicklung eines pythonbasierten Webservers mit Authentifizierungsmechanismen.
• Bereitstellung von Cloud-basierten GPU-Instanzen.

OpenAI O1-Präview und O1-Mini werden heute in der API für Entwickler auf Tier 5 ausgelöst.

O1-Präview verfügt über starke Argumentationsfähigkeiten und breite Weltkenntnisse.

O1-mini ist schneller, 80% billiger und wettbewerbsfähig mit O1-Präview bei Codierungsaufgaben.

Mehr in https://t.co/l6vkoukfla. https://t.co/moqfsez2f6

- OpenAI -Entwickler (@openaidevs) 12. September 2024

Schlüsselergebnisse und Leistungsergebnisse

Die Grafik repräsentiert visuell die Erfolgsraten der Modelle über 100 Versuche pro Aufgabe. Zu den wichtigsten Beobachtungen gehören:

• OpenAI -API -Proxy -Aufgaben : Die schwierigste Aufgabe, ein OpenAI -API -Proxy aufzubauen, waren dort, wo alle Modelle erheblich zu kämpfen hatten. Keiner erreichte hohe Erfolgsraten, was auf eine erhebliche Herausforderung hinweg auf der ganzen Linie hinweist.
• Laden von Mistral 7b in Docker : Diese Aufgabe sah unterschiedlich erfolgreich. Das O1-Mini-Modell erzielte etwas besser, obwohl alle Modelle im Vergleich zu einfacheren Aufgaben zu kämpfen hatten.
• Kauf von GPU über Ranger : GPT-4O übertraf die anderen mit einem signifikanten Spielraum und zeigte überlegene Fähigkeiten bei Aufgaben, die APIs und Interaktionen von Drittanbietern betreffen.
• Stichprobenaufgaben : GPT-4O zeigte eine höhere Erfolgsraten bei Stichprobenaufgaben, wie die Probenahme von Nanogpt oder GPT-2 in Pytorch, was auf die Effizienz bei maschinellen Lernaufgaben hinweist.
• Einfache Aufgaben wie das Erstellen einer Bitcoin-Brieftasche : GPT-4O hat hervorragend ausgeführt und fast eine perfekte Punktzahl erzielt.

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Einblicke in das Modellverhalten

Die Bewertung zeigt, dass Frontier-Modelle, wie O1-Präview und O1-Mini, gelegentlich die Übergabe primärer Agentenaufgaben haben, dies jedoch häufig durch kompetente Handhabung kontextbezogener Unteraufgaben tun. Diese Modelle zeigen jedoch immer noch bemerkenswerte Mängel bei der konsequenten Verwaltung komplexer, mehrstufiger Aufgaben.

Nach den Updates nach der Entbindung zeigte das O1-Präview-Modell im Vergleich zu früheren Chatgpt-Versionen unterschiedliche Verhaltensweisen . Dies führte zu einer verringerten Leistung bei bestimmten Unteraufnehmern, insbesondere bei der neuimplementierenden APIs wie OpenAI. Andererseits zeigten sowohl O1-Präview als auch O1-Mini das Potenzial, Primäraufgaben unter bestimmten Bedingungen zu übermitteln, z. B. die Festlegung authentifizierter API-Proxys oder die Bereitstellung von Inferenzservern in Docker-Umgebungen. Die manuelle Inspektion ergab jedoch, dass diese Erfolge manchmal zu vereinfachte Ansätze beinhalteten, z. B. die Verwendung eines weniger komplexen Modells als das erwartete Mistral 7B.

Insgesamt unterstreicht diese Bewertung die laufenden Herausforderungen, denen sich fortschrittliche KI -Modelle gegenübersehen, um einen konsequenten Erfolg über komplexe Agentenaufgaben zu erzielen. Während Modelle wie GPT-4O in unkomplizierteren oder eng definierten Aufgaben eine starke Leistung aufweisen, stoßen sie immer noch auf Schwierigkeiten mit mehrschichtigen Aufgaben, die Argumentation höherer Ordnung und anhaltende mehrstufige Prozesse erfordern. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass diese Modelle zwar offensichtlich sind, obwohl es offensichtlich ist, alle Arten von Agentenaufgaben robust und zuverlässig zu erledigen.

GPT-4O gegen OpenAI O1: Halluzinationen Bewertungen

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Um die Halluzinationsbewertungen verschiedener Sprachmodelle besser zu verstehen, vergleicht die folgende Bewertung GPT-4O-, O1-Präview- und O1-Mini-Modelle in verschiedenen Datensätzen, die Halluzinationen provozieren sollen:

Halluzinationsbewertungsdatensätze

1. SimpleQA: Ein Datensatz, der aus 4.000 Faktensuchfragen mit kurzen Antworten besteht. Dieser Datensatz wird verwendet, um die Genauigkeit des Modells bei der Bereitstellung korrekter Antworten zu messen.
2. Geburtstagsfakte: Ein Datensatz, für das das Modell den Geburtstag einer Person erraten muss, und die Häufigkeit misst, bei der das Modell falsche Daten liefert.
3. Open Ended Fragen: Ein Datensatz mit Eingabeaufforderungen, bei denen das Modell aufgefordert wird, Fakten zu willkürlichen Themen zu generieren (z. B. „Schreiben Sie eine Biografie über “). Die Leistung des Modells wird anhand der Anzahl der erzeugten falschen Aussagen bewertet, die gegen Quellen wie Wikipedia verifiziert wurden.

Ergebnisse

• O1-Präview zeigt weniger Halluzinationen im Vergleich zu GPT-4O, während O1-Mini-Halluzination weniger häufig als GPT-4O-Mini über alle Datensätze hinweg weniger halluziniert.
• Trotz dieser Ergebnisse deuten anekdotische Erkenntnisse darauf hin, dass sowohl O1-Präview als auch O1-Mini in der Praxis tatsächlich häufiger als ihre GPT-4O-Gegenstücke halluzinieren können. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um Halluzinationen umfassend zu verstehen, insbesondere in spezialisierten Bereichen wie Chemie, die in diesen Bewertungen nicht behandelt wurden.
• Es wird auch von Red-Teamern angemerkt, dass O1-Präview in bestimmten Bereichen detailliertere Antworten liefert, die seine Halluzinationen überzeugender machen könnten. Dies erhöht das Risiko, dass Benutzer fälschlicherweise auf falsche Informationen vertrauen und auf falsche Informationen stützen, die vom Modell generiert werden.

Während quantitative Bewertungen darauf hindeuten, dass die O1-Modelle (sowohl Vorschau- als auch Mini-Versionen) weniger häufig als die GPT-4O-Modelle halluzinieren, gibt es Bedenken, die auf qualitativem Feedback beruhen, dass dies möglicherweise nicht immer zutrifft. Eine eingehendere Analyse in verschiedenen Bereichen ist erforderlich, um ein ganzheitliches Verständnis dafür zu entwickeln, wie diese Modelle mit Halluzinationen umgehen und ihre potenziellen Auswirkungen auf Benutzer auswirken.

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Qualität vs. Geschwindigkeit vs. Kosten

Vergleichen wir die Modelle in Bezug auf Qualität, Geschwindigkeit und Kosten. Hier haben wir ein Diagramm, das mehrere Modelle vergleicht:

Qualität der Modelle

Die Modelle O1-Präview- und O1-Mini-Modelle überschreiten die Diagramme! Sie liefern die höchsten Qualitätswerte mit 86 für die O1-Präview und 82 für die O1-Mini. Das bedeutet, dass diese beiden Modelle andere wie GPT-4O und Claude 3.5 Comet übertreffen.

Geschwindigkeit der Modelle

Jetzt sprechen über Geschwindigkeit - Dinge werden etwas interessanter. Der O1-Mini ist anständig schnell und stößt mit 74 Token pro Sekunde, was ihn in den mittleren Bereich versetzt. Die O1-Präview ist jedoch auf der langsameren Seite und produziert nur 23 Token pro Sekunde. Während sie Qualität bieten, müssen Sie möglicherweise ein bisschen Geschwindigkeit eintauschen, wenn Sie mit der O1-Vorsicht eingehen.

Preis der Modelle

Und hier kommt der Kicker! Die O1-Vorsicht ist bei 26,3 USD pro Million-Token eine große Ausübung-mehr als die meisten anderen Optionen. In der Zwischenzeit ist der O1-Mini eine erschwinglichere Wahl, die 5 USD kostet. Aber wenn Sie budgetbewusst sind, könnten Modelle wie Gemini (bei nur 0,1 USD) oder die Lama-Modelle mehr in Ihrer Gasse stehen.

Fazit

GPT-4O ist für schnellere Reaktionszeiten und niedrigere Kosten optimiert, insbesondere im Vergleich zu GPT-4-Turbo. Die Effizienz zugute kommt Benutzern, die schnelle und kostengünstige Lösungen benötigen, ohne die Ausgangsqualität bei allgemeinen Aufgaben zu beeinträchtigen. Das Design des Modells macht es für Echtzeitanwendungen geeignet, bei denen Geschwindigkeit entscheidend ist.

GPT O1 handelt jedoch die Geschwindigkeit der Tiefe. Aufgrund seiner Fokussierung auf eingehende Argumentation und Problemlösung weist es langsamere Reaktionszeiten auf und verursacht höhere Rechenkosten. Die ausgefeilten Algorithmen des Modells erfordern mehr Verarbeitungsleistung, was ein notwendiger Kompromiss für seine Fähigkeit ist, hochkomplexe Aufgaben zu erledigen. Daher ist OpenAI O1 möglicherweise nicht die ideale Wahl, wenn schnelle Ergebnisse erforderlich sind, aber in Szenarien, in denen Genauigkeit und umfassende Analyse von größter Bedeutung sind.

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Darüber hinaus ist eine der herausragenden Merkmale von GPT-O1 das Vertrauen in die Aufforderung. Das Modell lebt von detaillierten Anweisungen, die seine Argumentationsfähigkeiten erheblich verbessern können. Indem ich es ermutigte, das Szenario zu visualisieren und jeden Schritt durchzudenken, stellte ich fest, dass das Modell genauere und aufschlussreiche Antworten hervorrufen konnte. Dies führt zu einem anstrengenden Ansatz deutet darauf hin, dass Benutzer ihre Interaktionen mit dem Modell anpassen müssen, um das Potenzial zu maximieren.

Im Vergleich dazu habe ich auch GPT-4O mit allgemeinen Aufgaben getestet und überraschenderweise besser als das O1-Modell. Dies weist darauf hin, dass zwar Fortschritte gemacht wurden, aber es gibt noch Raum für die Verfeinerung, wie diese Modelle eine komplexe Logik verarbeiten.

OpenAI O1 gegen GPT-4O: Bewertung menschlicher Präferenzen

OpenAI führte Bewertungen durch, um die menschlichen Vorlieben für zwei seiner Modelle zu verstehen: O1-Präview und GPT-4O. Diese Bewertungen konzentrierten sich auf herausfordernde, offene Aufforderungen, die verschiedene Bereiche umfassen. In dieser Bewertung wurden menschliche Trainer mit anonymisierten Antworten aus beiden Modellen präsentiert und gebeten zu wählen, welche Antwort sie bevorzugten.

Die Ergebnisse zeigten, dass die O1-Präview in Bereichen ein klarer Favorit entstanden ist, in dem starke Argumentation wie Datenanalyse, Computerprogrammierung und mathematische Berechnungen erforderlich sind. In diesen Domänen wurde O1-Präview gegenüber GPT-4O signifikant bevorzugt, was auf die überlegene Leistung bei Aufgaben hinweist, die logisches und strukturiertes Denken erfordern.

Die Präferenz für O1-Präview war jedoch nicht so stark in Bereichen, die sich um natürliche Sprachaufgaben wie persönliches Schreiben oder Textbearbeitung konzentrierten. Dies deutet darauf hin, dass O1-Präview im komplexen Denken jedoch nicht immer die beste Wahl für Aufgaben ist, die stark auf der nuancierten Sprachgenerierung oder dem kreativen Ausdruck beruhen.

Die Ergebnisse belegen einen kritischen Punkt: O1-Präview zeigt ein großes Potenzial in Kontexten, die von besseren Argumentationsfunktionen profitieren, aber seine Anwendung ist möglicherweise eingeschränkt, wenn es um subtilere und kreativere sprachbasierte Aufgaben geht. Diese doppelte Natur bietet den Benutzern wertvolle Erkenntnisse in die Auswahl des richtigen Modells auf der Grundlage ihrer Anforderungen.

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OpenAI O1 gegen GPT-4O: Wer ist besser in verschiedenen Aufgaben?

Der Unterschied in der Modelldesign und der Fähigkeiten führt zu ihrer Eignung für verschiedene Anwendungsfälle:

GPT-4O zeichnet sich in Aufgaben aus, die die Textgenerierung, -übersetzung und -profiierung betreffen. Seine multimodalen Funktionen machen es besonders effektiv für Anwendungen, die Interaktion in verschiedenen Formaten erfordern, z. B. Sprachassistenten, Chatbots und Tools zur Erstellung von Inhalten. Das Modell ist vielseitig und flexibel und für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet, die allgemeine KI -Aufgaben erfordern.

OpenAI O1 ist ideal für komplexe wissenschaftliche und mathematische Problemlösungen. Es verbessert die Codierungsaufgaben durch verbesserte Coding -Generierung und Debugging -Funktionen und macht es zu einem leistungsstarken Instrument für Entwickler und Forscher, die an herausfordernden Projekten arbeiten. Seine Stärke ist es, mit komplizierten Problemen zu behandeln, die ein fortschrittliches Denken, eine detaillierte Analyse und ein domänenspezifisches Fachwissen erfordern.

Dekodieren des Verschlechtertentextes

GPT-4O-Analyse

• Ansatz : Erkennt, dass die ursprüngliche Phrase in „Schritt für Schritt denken“ übersetzt und vorschlägt, dass die Entschlüsselung die Auswahl oder Transformation bestimmter Buchstaben umfasst. Es liefert jedoch keine konkrete Dekodierungsmethode, sodass der Prozess unvollständig ist und weitere Informationen anfordert.
• Einschränkungen : Es fehlt eine spezifische Methode zur Dekodierung, was zu einer unvollendeten Analyse führt.

OpenAI O1 -Analyse

• Ansatz : Eine mathematische Methode wird verwendet, um Buchstabenpaare in numerische Werte zu konvertieren, basierend auf ihren alphabetischen Positionen, Berechnung von Durchschnittswerten und dann zurück in Buchstaben.
• Stärken : Bietet eine detaillierte, Schritt-für-Schritt-Aufschlüsselung des Dekodierungsprozesses und übersetzt den Chiffretext erfolgreich in „Es gibt drei Rs in Strawberry.“

Urteil

• OpenAI O1 ist effektiver : bietet eine konkrete und logische Methode, die eine klare Lösung bietet.
• GPT-4O ist unvollständig : Es fehlt eine spezifische Dekodierungsmethode, was zu einer unvollendeten Ausgabe führt.

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Gesundheitswissenschaft

GPT-4O-Diagnose: Cornelia de Lange-Syndrom (CDLS)

• Wichtige Gründe : Intellektuelle Behinderung, globale Entwicklungsverzögerung, kurze Statur und unterschiedliche Gesichtsmerkmale (wie dicke Augenbrauen, dreieckiges Gesicht, Knollennase und niedrig anteriores Haaransatz) sind bei CDLs häufig. Zusätzliche Merkmale wie Macrodontie (vergrößerte Zähne), abnormale Handmerkmale, motorische und Sprachverzögerungen sowie Fütterungsschwierigkeiten unterstützen diese Diagnose weiter.
• Ausgeschlossene Bedingungen : Das Fehlen bestimmter Herzfehler, Hörbehinderung und Mikrozephalie (kleine Kopfgröße) passt zu CDLs und hilft bei anderen potenziellen Bedingungen.

OpenAI O1 -Diagnose: KBG -Syndrom

• Wichtige Gründe : Die beschriebenen Symptome (wie geistige Behinderung, Entwicklungsverzögerungen, Makrodontie, dreieckiges Gesicht, dicke Augenbrauen, Handanomalien und kurze Statur) stimmen eng mit dem KBG -Syndrom überein. Das Hallmark -Merkmal von Macrodontie (insbesondere der oberen Zentralschneidezähne) und anderen spezifischen Gesichtsmerkmalen unterstützen das KBG -Syndrom stark.
• Ausgeschlossene Bedingungen : Das Fehlen spezifischer Herzfehler und anderer ausgeschlossener Bedingungen wie Hörbehinderung und Mikrozephalie übereinstimmen mit dem KBG -Syndrom, da diese Merkmale typischerweise beim Syndrom nicht vorhanden sind.

Urteil

• Beide Diagnosen sind plausibel , konzentrieren sich jedoch auf verschiedene Syndrome, basierend auf denselben Symptomen.
• GPT-4O neigt aufgrund der Kombination von intellektueller Behinderung, Entwicklungsverzögerungen und bestimmten Gesichtsmerkmalen zum Cornelia de Lange-Syndrom (CDLS) .
• OpenAI O1 schlägt das KBG -Syndrom vor , da es spezifischere Unterscheidungsmerkmale entspricht (wie Makrodontie der oberen Zentralschneidezisors und des Gesamtgesichtsprofils).
• In Anbetracht der angegebenen Details wird das KBG -Syndrom als wahrscheinlicher angesehen , insbesondere aufgrund der spezifischen Erwähnung von Macrodontia, einem wichtigen Merkmal von KBG.

Argumentationsfragen

Um die Argumentation beider Modelle zu überprüfen, stellte ich Fragen zur Begründung auf Fortgeschrittene.

Fünf Studenten, P, Q, R, S und T stehen in einer Reihe in einer Reihe und erhalten Kekse und Kekse zum Essen. Kein Schüler erhält die gleiche Anzahl von Keksen oder Keksen. Die Person zuerst in der Warteschlange erhält die geringste Anzahl von Cookies. Die Anzahl der von jedem Schüler erhaltenen Kekse oder Kekse ist eine natürliche Zahl von 1 bis 9, wobei jede Zahl mindestens einmal erscheint.

Die Gesamtzahl der Cookies beträgt zwei mehr als die Gesamtzahl der verteilten Kekse. R, der mitten in der Linie war, erhielt mehr Leckereien (Kekse und Kekse zusammen) als alle anderen. T erhält 8 mehr Kekse als Kekse. Die Person, die zuletzt in der Warteschlange ist, erhielt insgesamt 10 Elemente, während P nur die Hälfte so viele erhält. Q ist nach p, aber vor S in der Warteschlange. Die Anzahl der Cookies q entspricht der Anzahl der Kekse, die P erhält. Q receives one more good than S and one less than R. Person second in the queue receives an odd number of biscuits and an odd number of cookies.

Question: Who was 4th in the queue?

Answer: Q was 4th in the queue.

Also read: How Can Prompt Engineering Transform LLM Reasoning Ability?

GPT-4o Analysis

GPT-4o failed to solve the problem correctly. It struggled to handle the complex constraints, such as the number of goodies each student received, their positions in the queue, and their relationships. The multiple conditions likely confused the model or failed to interpret the dependencies accurately.

OpenAI o1 Analysis

OpenAI o1 accurately deduced the correct order by efficiently analyzing all constraints. It correctly determined the total differences between cookies and biscuits, matched each student's position with the given clues, and solved the interdependencies between the numbers, arriving at the correct answer for the 4th position in the queue.

Urteil

GPT-4o failed to solve the problem due to difficulties with complex logical reasoning.
OpenAI o1 mini solved it correctly and quickly, showing a stronger capability to handle detailed reasoning tasks in this scenario.

Coding: Creating a Game

To check the coding capabilities of GPT-4o and OpenAI o1, I asked both the models to – Create a space shooter game in HTML and JS. Also, make sure the colors you use are blue and red. Here's the result:

GPT-4o

I asked GPT-4o to create a shooter game with a specific color palette, but the game used only blue color boxes instead. The color scheme I requested wasn't applied at all.

OpenAI o1

On the other hand, OpenAI o1 was a success because it accurately implemented the color palette I specified. The game looked visually appealing and captured the exact style I envisioned, demonstrating precise attention to detail and responsiveness to my customization requests.

GPT-4o vs OpenAI o1: API and Usage Details

The API documentation reveals several key features and trade-offs:

1. Access and Support: The new models are currently available only to tier 5 API users, requiring a minimum spend of $1,000 on credits. They lack support for system prompts, streaming, tool usage, batch calls, and image inputs. The response times can vary significantly based on the complexity of the task.
2. Reasoning Tokens: The models introduce “reasoning tokens,” which are invisible to users but count as output tokens and are billed accordingly. These tokens are crucial for the model's enhanced reasoning capabilities, with a significantly higher output token limit than previous models.
3. Guidelines for Use: The documentation advises limiting additional context in retrieval-augmented generation (RAG) to avoid overcomplicating the model's response, a notable shift from the usual practice of including as many relevant documents as possible.

Also read: Here's How You Can Use GPT 4o API for Vision, Text, Image & More.

Hidden Reasoning Tokens

A controversial aspect is that the “reasoning tokens” remain hidden from users. OpenAI justifies this by citing safety and policy compliance, as well as maintaining a competitive edge. The hidden nature of these tokens is meant to allow the model freedom in its reasoning process without exposing potentially sensitive or unaligned thoughts to users.

Limitations of OpenAI o1

OpenAI's new model, o1, has several limitations despite its advancements in reasoning capabilities. Here are the key limitations:

1. Limited Non-STEM Knowledge: While o1 excels in STEM-related tasks, its factual knowledge in non-STEM areas is less robust compared to larger models like GPT-4o. This restricts its effectiveness for general-purpose question answering, particularly in recent events or non-technical domains.
2. Lack of Multimodal Capabilities: The o1 model currently does not support web browsing, file uploads, or image processing functionalities. It can only handle text prompts, which limits its usability for tasks that require visual input or real-time information retrieval.
3. Slower Response Times: The model is designed to “think” before responding, which can lead to slower answer times. Some queries may take over ten seconds to process, making it less suitable for applications requiring quick responses.
4. High Cost: Accessing o1 is significantly more expensive than previous models. For instance, the cost for the o1-preview is $15 per million input tokens, compared to $5 for GPT-4o. This pricing may deter some users, especially for applications with high token usage.
5. Early-Stage Flaws: OpenAI CEO Sam Altman acknowledged that o1 is “flawed and limited,” indicating that it may still produce errors or hallucinations, particularly in less structured queries. The model's performance can vary, and it may not always admit when it lacks an answer.
6. Rate Limits: The usage of o1 is restricted by weekly message limits (30 for o1-preview and 50 for o1-mini), which may hinder users who need to engage in extensive interactions with the model.
7. Not a Replacement for GPT-4o: OpenAI has stated that o1 is not intended to replace GPT-4o for all use cases. For applications that require consistent speed, image inputs, or function calling, GPT-4o remains the preferred option.

These limitations suggest that while o1 offers enhanced reasoning capabilities, it may not yet be the best choice for all applications, particularly those needing broad knowledge or rapid responses.

OpenAI o1 Struggles With Q&A Tasks on Recent Events and Entities

For instance, o1 is showing hallucination here because it shows IT in Gemma 7B-IT—“Italian,” but IT means instruction-tuned model. So, o1 is not good for general-purpose question-answering tasks, especially based on recent information.

Also, GPT-4o is generally recommended for building Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems and agents due to its speed, efficiency, lower cost, broader knowledge base, and multimodal capabilities.

o1 should primarily be used when complex reasoning and problem-solving in specific areas are required, while GPT-4o is better suited for general-purpose applications.

OpenAI o1 is Better at Logical Reasoning than GPT-4o

GPT-4o is Terrible at Simple Logical Reasoning

The GPT-4o model struggles significantly with basic logical reasoning tasks, as seen in the classic example where a man and a goat need to cross a river using a boat. The model fails to apply the correct logical sequence needed to solve the problem efficiently. Instead, it unnecessarily complicates the process by adding redundant steps.

In the provided example, GPT-4o suggests:

1. Step 1 : The man rows the goat across the river and leaves the goat on the other side.
2. Step 2 : The man rows back alone to the original side of the river.
3. Step 3 : The man crosses the river again, this time by himself.

This solution is far from optimal as it introduces an extra trip that isn't required. While the objective of getting both the man and the goat across the river is achieved, the method reflects a misunderstanding of the simplest path to solve the problem. It seems to rely on a mechanical pattern rather than a true logical understanding, thereby demonstrating a significant gap in the model's basic reasoning capability.

OpenAI o1 Does Better in Logical Reasoning

In contrast, the OpenAI o1 model better understands logical reasoning. When presented with the same problem, it identifies a simpler and more efficient solution:

1. Both the Man and the Goat Board the Boat : The man leads the goat into the boat.
2. Cross the River Together : The man rows the boat across the river with the goat onboard.
3. Disembark on the Opposite Bank : Upon reaching the other side, both the man and the goat get off the boat.

This approach is straightforward, reducing unnecessary steps and efficiently achieving the goal. The o1 model recognizes that the man and the goat can cross simultaneously, minimizing the required number of moves. This clarity in reasoning indicates the model's improved understanding of basic logic and its ability to apply it correctly.

OpenAI o1 – Chain of Thought Before Answering

A key advantage of the OpenAI o1 model lies in its use of chain-of-thought reasoning . This technique allows the model to break down the problem into logical steps, considering each step's implications before arriving at a solution. Unlike GPT-4o, which appears to rely on predefined patterns, the o1 model actively processes the problem's constraints and requirements.

When tackling more complex challenges (advanced than the problem above of river crossing), the o1 model effectively draws on its training with classic problems, such as the well-known man, wolf, and goat river-crossing puzzle. While the current problem is simpler, involving only a man and a goat, the model's tendency to reference these familiar, more complex puzzles reflects its training data's breadth. However, despite this reliance on known examples, the o1 model successfully adapts its reasoning to fit the specific scenario presented, showcasing its ability to refine its approach dynamically.

By employing chain-of-thought reasoning, the o1 model demonstrates a capacity for more flexible and accurate problem-solving, adjusting to simpler cases without overcomplicating the process. This ability to effectively utilize its reasoning capabilities suggests a significant improvement over GPT-4o, especially in tasks that require logical deduction and step-by-step problem resolution.

The Final Verdict: GPT-4o vs OpenAI o1

Both GPT-4o and OpenAI o1 represent significant advancements in AI technology, each serving distinct purposes. GPT-4o excels as a versatile, general-purpose model with strengths in multimodal interactions, speed, and cost-effectiveness, making it suitable for a wide range of tasks, including text, speech, and video processing. Conversely, OpenAI o1 is specialized for complex reasoning, mathematical problem-solving, and coding tasks, leveraging its “chain of thought” process for deep analysis. While GPT-4o is ideal for quick, general applications, OpenAI o1 is the preferred choice for scenarios requiring high accuracy and advanced reasoning, particularly in scientific domains. The choice depends on task-specific needs.

Moreover, the launch of o1 has generated considerable excitement within the AI community. Feedback from early testers highlights both the model's strengths and its limitations. While many users appreciate the enhanced reasoning capabilities, there are concerns about setting unrealistic expectations. As one commentator noted, o1 is not a miracle solution; it's a step forward that will continue to evolve.

Looking ahead, the AI landscape is poised for rapid development. As the open-source community catches up, we can expect to see even more sophisticated reasoning models emerge. This competition will likely drive innovation and improvements across the board, enhancing the user experience and expanding the applications of AI.

Also read: Reasoning in Large Language Models: A Geometric Perspective

Abschluss

In a nutshell, both GPT-4o vs OpenAI o1 represent significant advancements in AI technology, they cater to different needs: GPT-4o is a general-purpose model that excels in a wide variety of tasks, particularly those that benefit from multimodal interaction and quick processing. OpenAI o1 is specialized for tasks requiring deep reasoning, complex problem-solving, and high accuracy, especially in scientific and mathematical contexts. For tasks requiring fast, cost-effective, and versatile AI capabilities, GPT-4o is the better choice. For more complex reasoning, advanced mathematical calculations, or scientific problem-solving, OpenAI o1 stands out as the superior option.

Ultimately, the choice between GPT-4o vs OpenAI o1 depends on your specific needs and the complexity of the tasks at hand. While OpenAI o1 provides enhanced capabilities for niche applications, GPT-4o remains the more practical choice for general-purpose AI tasks.

Also, if you have tried the OpenAI o1 model, then let me know your experiences in the comment section below.

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Referenzen

1. OpenAI Models
2. o1-preview and o1-mini
3. OpenAI System Card
4. Openai O1-Mini
5. OpenAI API
6. Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning

Q1. What are the main differences between GPT-4o and OpenAI o1?

Ans. GPT-4o is a versatile, multimodal model suited for general-purpose tasks involving text, speech, and video inputs. OpenAI o1, on the other hand, is specialized for complex reasoning, math, and coding tasks, making it ideal for advanced problem-solving in scientific and technical domains.

Q2. Which model(GPT-4o or OpenAI o1) is better for multilingual tasks?

Ans. OpenAI o1, particularly the o1-preview model, shows superior performance in multilingual tasks, especially for less widely spoken languages, thanks to its robust understanding of diverse linguistic contexts.

Q3. How does OpenAI o1 handle complex reasoning tasks?

Ans. OpenAI o1 uses a “chain of thought” reasoning process, which allows it to break down complex problems into simpler steps and refine its approach. This process is beneficial for tasks like mathematical problem-solving, coding, and answering advanced reasoning questions.

Q4. What are the limitations of OpenAI o1?

Ans. OpenAI o1 has limited non-STEM knowledge, lacks multimodal capabilities (eg, image processing), has slower response times, and incurs higher computational costs. It is not designed for general-purpose applications where speed and versatility are crucial.

Q5. When should I choose GPT-4o over OpenAI o1?

Ans. GPT-4o is the better choice for general-purpose tasks that require quick responses, lower costs, and multimodal capabilities. It is ideal for applications like text generation, translation, summarization, and tasks requiring interaction across different formats.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGPT-4O gegen OpenAI O1: Ist das neue OpenAI-Modell den Hype wert?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!