GPT-4O vs Openai O1 : 새로운 OpenAI 모델은 과대 광고 가치가 있습니까?

소개

OpenAi는 기대가 많은 "Strawberry"아키텍처를 기반으로 새로운 모델을 출시했습니다. O1로 알려진이 혁신적인 모델은 추론 기능을 향상시켜 답을 제공하기 전에 문제를보다 효과적으로 생각할 수 있습니다. Chatgpt Plus 사용자로서 저는이 새로운 모델을 직접 탐색 할 기회가있었습니다. 사용자 및 개발자 모두에게 성능, 기능 및 시사점에 대한 통찰력을 공유하게되어 기쁩니다. 다른 메트릭에서 GPT-4O 대 Openai O1을 철저히 비교할 것입니다. 더 이상 고민하지 않고 시작합시다.

이 기사에서는 GPT O1 대 GPT 4의 비교를 포함하여 GPT O1ANDGPT-4O 간의 차이점을 살펴볼 것입니다. GPT 4O vs O1 미리보기 및 GPT O1 효과를 사용하는 방법을 안내합니다. 또한 GPT O1 비용에 대해 논의하고 AGPT O1 Freetier의 가용성을 강조하며 TheGPT O1 Miniversion을 소개합니다. 마지막으로, GPT 4O vs O1 vs OpenAito의 진행중인 토론을 분석하여 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다.

계속 읽어!

OpenAI 모델을 처음 사용 하시나요? OpenAi O1을 사용하는 방법을 알아 보려면 이것을 읽으십시오 : OpenAI O1에 액세스하는 방법은 무엇입니까?

OpenAi O1에 대한 새로운 업데이트 :

• OpenAI는 플러스 및 팀 사용자의 O1-MINI의 비율 제한을 7 배-주당 50 개의 메시지에서 하루에 50 개의 메시지로 증가 시켰습니다.
• O1- 예정의 경우 요율 제한은 주당 30에서 50로 증가합니다.

개요

• OpenAi의 새로운 O1 모델은 "사고의 사고"접근 방식을 통해 추론 기능을 향상시켜 복잡한 작업에 이상적입니다.
• GPT-4O는 텍스트, 음성 및 비디오 입력에 걸친 일반 목적 작업에 적합한 다목적 다중 모드 모델입니다.
• Openai O1은 수학적, 코딩 및 과학적 문제 해결, 추론이 많은 시나리오에서 GPT-4O보다 우수합니다.
• OpenAi O1은 다국어 성능을 향상 시키지만 속도, 비용 및 멀티 모달 지원 제한이 있습니다.
• GPT-4O는 범용 기능이 필요한 빠르고 비용 효율적이며 다양한 AI 응용 프로그램을위한 더 나은 선택으로 남아 있습니다.
• GPT-4O와 OpenAi O1 사이의 선택은 특정 요구에 따라 다릅니다. 각 모델은 다양한 사용 사례에 대한 고유 한 강점을 제공합니다.

목차

• 소개
• 비교의 목적 : GPT-4O vs Openai O1
• 모든 OpenAI O1 모델의 개요
• O1 및 GPT 4O의 모델 기능
  • Openai O1
  • OpenAi의 O1 : 생각의 체인 모델
  • GPT-4O
• GPT-4O vs Openai O1 : 다국어 기능
• Openai O1 평가 : 인간 검사 및 ML 벤치 마크에서 GPT-4O를 능가
• GPT-4O vs Openai O1 : 탈옥 평가
• 에이전트 작업 처리에서 GPT-4O vs OpenAI O1
• GPT-4O vs Openai O1 : 환각 평가
• 품질 대 속도 대 비용
• Openai O1 대 GPT-4O : 인간 선호도 평가
• Openai O1 대 GPT-4O : 다른 작업에서 누가 더 나은가?
  • 암호화 된 텍스트 디코딩
  • 건강 과학
  • 추론 질문
  • 코딩 : 게임 만들기
• GPT-4O vs Openai O1 : API 및 사용법 세부 사항
• Openai O1의 한계
• Openai O1 최근 이벤트 및 엔티티에서 Q & A 작업으로 어려움
• Openai O1은 GPT-4O보다 논리적 추론에서 더 좋습니다
• 최종 평결 : GPT-4O vs Openai O1
• 결론

비교의 목적 : GPT-4O vs Openai O1

우리가 비교하는 이유는 다음과 같습니다-gpt-4o vs openai o1 :

• GPT-4O 는 텍스트, 음성 및 비디오 입력을 처리 할 수있는 다재다능한 멀티 모달 모델로 다양한 일반 작업에 적합합니다. 그것은 Chatgpt의 최신 반복을 강화하여 인간과 같은 텍스트를 생성하고 여러 가지 양식에서 상호 작용하는 데있어 강점을 보여줍니다.
• OpenAi O1은 수학, 코딩 및 더 많은 분야에서 복잡한 추론 및 문제 해결을위한보다 전문화 된 모델입니다. 고급 개념에 대한 깊은 이해가 필요한 작업에 탁월하여 고급 논리적 추론과 같은 도전에 이상적입니다.

비교의 목적 : 이 비교는 각 모델의 고유 한 강점을 강조하고 최적의 사용 사례를 명확하게합니다. OpenAI O1은 복잡한 추론 작업에 적합하지만 일반 목적 응용 프로그램의 GPT-4O를 대체하려는 의도는 아닙니다. 기능, 성능 지표, 속도, 비용 및 사용 사례를 검토함으로써 다양한 요구와 시나리오에 더 적합한 모델에 대한 통찰력을 제공합니다.

모든 OpenAI O1 모델의 개요

OpenAi O1의 표현은 다음과 같습니다.

모델	설명	컨텍스트 창	최대 출력 토큰	교육 데이터
O1- 예정	O1 모델의 가장 최근 스냅 샷을 가리 킵니다 : O1-PREVIEW-2024-09-12	128,000 토큰	32,768 토큰	2023 년 10 월까지
O1-PREVIEW-2024-09-12	최신 O1 모델 스냅 샷	128,000 토큰	32,768 토큰	2023 년 10 월까지
O1-MINI	가장 최근의 O1-MINI 스냅 샷을 가리 킵니다 : O1-MINI-2024-09-12	128,000 토큰	65,536 토큰	2023 년 10 월까지
O1-MINI-2024-09-12	최신 O1- 미니 모델 스냅 샷	128,000 토큰	65,536 토큰	2023 년 10 월까지

O1 및 GPT 4O의 모델 기능

Openai O1

OpenAi의 O1 모델은 다양한 벤치 마크에서 놀라운 성능을 보여주었습니다. Codeforces 경쟁 프로그래밍 문제에 대한 89 번째 백분위 수에서 순위를 매겼으며 USA Math Olympiad 예선 (AIME)에서 상위 500 명 중 하나입니다. 또한 물리, 생물학 및 화학 문제 (GPQA)의 벤치 마크에서 인간 박사 학위 정확도를 능가했습니다.

이 모델은“사고 체인”프로세스를 통해 추론 능력을 향상시켜 데이터 효율적인 학습을 허용하는 대규모 강화 학습 알고리즘을 사용하여 교육을받습니다. 결과에 따르면 훈련 중 컴퓨팅이 증가하고 테스트 중에 추론을 위해 더 많은 시간을 할당함에 따라 성능이 향상되어 전통적인 LLM 사전 연상 방법과 다른이 새로운 스케일링 접근법에 대한 추가 조사를 촉구합니다. 더 비교하기 전에 “사고 과정의 체인이 Openai O1의 추론 능력을 향상시키는 방법”을 살펴 보겠습니다.

OpenAi의 O1 : 생각의 체인 모델

Openai O1 모델은 더 나은“추론”능력을 제공하기 위해 비용과 성능의 새로운 트레이드 오프를 도입합니다. 이 모델은 "사고 체인"프로세스를 위해 특별히 교육을 받았으며, 이는 응답하기 전에 단계별로 생각하도록 설계되었습니다. 이것은 2022 년에 도입 된 패턴의 사고의 사슬을 기반으로하며, 이는 AI가 다음 단어를 예측하기보다는 체계적으로 생각하도록 장려합니다. 알고리즘은 복잡한 작업을 무너 뜨리고 실수로부터 배우고 필요할 때 대체 접근 방식을 시도하도록 가르칩니다.

또한 읽기 : O1 : 힘든 문제에 대답하기 전에 '생각하는'OpenAi의 새로운 모델

LLMS 추론의 주요 요소

O1 모델은 추론 토큰을 소개합니다. 이 모델은 이러한 추론 토큰을 사용하여 프롬프트에 대한 이해를 무너 뜨리고 응답 생성에 대한 여러 접근법을 고려합니다. 추론 토큰을 생성 한 후,이 모델은 눈에 띄는 완성 토큰으로 답변을 생성하고 컨텍스트에서 추론 토큰을 버립니다.

1. 강화 학습 및 사고 시간

O1 모델은 응답을 생성하기 전에 더 길고 심층적 인 사고 기간을 장려하는 강화 학습 알고리즘을 사용합니다. 이 프로세스는 모델이 복잡한 추론 작업을 더 잘 처리 할 수 ​​있도록 설계되었습니다.

이 모델의 성능은 훈련 시간 (열차 시간 컴퓨팅)과 평가 중에 더 많은 시간을 생각할 수있게되면서 향상됩니다 (테스트 시간 컴퓨팅).

2. 사고의 적용

사고 방식의 접근 방식을 통해 모델은 복잡한 문제를 더 간단하고 관리하기 쉬운 단계로 분류 할 수 있습니다. 초기 접근 방식이 실패 할 때 다른 방법을 시도하여 전략을 다시 방문하고 개선 할 수 있습니다.

이 방법은 수학적 문제 해결, 코딩 및 개방형 질문에 대한 답변과 같은 다단계 추론이 필요한 작업에 도움이됩니다.

프롬프트 엔지니어링에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.

3. 인간의 선호 및 안전 평가

O1- 프리뷰의 성능을 GPT-4O와 비교 한 평가에서, 인간 트레이너는 강력한 추론 기능이 필요한 작업에서 O1- 프리뷰의 출력을 압도적으로 선호했습니다.

사고 추론의 체인을 모델에 통합하면 안전성과 인간 가치와의 정렬에 기여합니다. O1- 프리뷰는 안전 규칙을 추론 프로세스에 직접 포함시킴으로써 안전 경계에 대한 이해를 높여 도전적인 시나리오에서도 해로운 완료 가능성을 줄입니다.

4. 숨겨진 추론 토큰 및 모델 투명성

OpenAi는 모델의 사고 과정의 무결성을 보호하고 경쟁 우위를 유지하기 위해 자세한 사고 체인을 사용자로부터 숨기기로 결정했습니다. 그러나 모델이 결론에 도달하는 방법을 이해하기 위해 요약 된 버전을 사용자에게 제공합니다.

이 결정을 통해 OpenAI는 조작 시도 감지 또는 정책 준수 보장과 같은 안전 목적으로 모델의 추론을 모니터링 할 수 있습니다.

또한 읽기 : GPT-4O vs Gemini : 두 가지 강력한 멀티 모달 AI 모델 비교

5. 성능 지표 및 개선

O1 모델은 주요 성능 영역에서 상당한 발전을 보여주었습니다.

• 복잡한 추론 벤치 마크에서 O1- 예정은 종종 인간 전문가와 경쟁하는 점수를 얻었습니다.
• 경쟁 프로그래밍 콘테스트 및 수학 대회에서 모델의 개선은 강화 된 추론과 문제 해결 능력을 보여줍니다.

안전 평가에 따르면 O1- 예정인은 잠재적으로 유해한 프롬프트 및 엣지 케이스를 처리하여 견고성을 강화할 때 GPT-4O보다 훨씬 더 나은 성능을 보인다.

또한 읽기 : OpenAi의 O1-MINI : 비용 효율적인 추론을 가진 STEM의 게임 변화 모델

GPT-4O

GPT-4O는 텍스트, 음성 및 비디오 입력을 처리하는 데 능숙한 멀티 모달 강국으로 다양한 범위의 범위에 적합합니다. 이 모델은 Chatgpt를 강화하여 인간과 같은 텍스트를 생성하고 음성 명령 해석 및 비디오 컨텐츠 ​​분석의 강점을 보여줍니다. 다양한 형식에서 완벽하게 작동 할 수있는 모델이 필요한 사용자의 경우 GPT-4O는 강력한 경쟁자입니다.

GPT-4O 이전에 ChatGpt와 함께 음성 모드를 사용하려면 GPT-3.5에서 평균 2.8 초, GPT-4의 5.4 초가 포함되었습니다. 이는 세 가지 개별 모델의 파이프 라인을 통해 달성되었습니다. 기본 모델은 먼저 텍스트에 오디오를 전사 한 다음 GPT-3.5 또는 GPT-4가 텍스트 입력을 처리하여 텍스트 출력을 생성하고 마지막으로 텍스트를 오디오로 다시 변환했습니다. 이 설정은 톤, 여러 스피커, 배경 사운드 또는 웃음, 노래 또는 감정과 같은 표현 요소와 같은 뉘앙스를 직접 해석 할 수 없었기 때문에 핵심 AI (GPT-4)가 다소 제한적이라는 것을 의미했습니다.

GPT-4O를 통해 OpenAi는 단일 엔드 투 엔드 신경 네트워크에서 텍스트, 비전 및 오디오를 통합하는 완전히 새로운 모델을 개발했습니다. 이 통합 된 접근법을 통해 GPT-4O는 동일한 프레임 워크 내의 모든 입력 및 출력을 처리 할 수 ​​있으므로 미묘한 멀티 모드 컨텐츠를 이해하고 생성하는 능력을 크게 향상시킵니다.

Hello GPT-4O를 여기에서 더 많은 GPT-4O 기능을 탐색 할 수 있습니다.

GPT-4O vs Openai O1 : 다국어 기능

OpenAI의 O1 모델과 GPT-4O의 비교는 GPT-4O에 대한 O1- 프리뷰 및 O1- 미니 모델에 중점을 둔 다국어 성능 기능을 강조합니다.

MMLU (대규모 다국어 언어 이해) 테스트 세트는 여러 언어에서 성능을 평가하기 위해 14 LanguagesSinghuman Translator로 변환되었습니다 . 이 접근법은 특히 요 루바와 같이 덜 표현되거나 제한된 자원을 가진 언어의 정확도를 높입니다. 이 연구는 이러한 인간 전환 된 시험 세트를 사용하여 다양한 언어 적 맥락에서 모델의 능력을 비교했습니다.

주요 결과 :

• O1-PREVIEW는 GPT-4O보다 다국어 기능이 상당히 높으며 아랍어, 벵골어 및 중국어와 같은 언어가 눈에 띄게 향상되었습니다. 이는 O1- 프리뷰 모델이 다양한 언어의 강력한 이해와 처리가 필요한 작업에 더 적합하다는 것을 나타냅니다.
• O1-MINI는 또한 대응자인 GPT-4O-MINI를 능가하여 여러 언어에서 일관된 개선을 보여줍니다. 이는 더 작은 버전의 O1 모델조차도 향상된 다국어 기능을 유지한다는 것을 시사합니다.

인간 번역 :

기계 번역 대신 (GPT-4 및 Azure Translate와 같은 모델의 초기 평가에서와 같이) 인간 번역을 사용하는 것은 성능을 평가하기위한보다 신뢰할 수있는 방법임을 입증합니다. 이것은 기계 번역이 종종 정확도가 부족한 널리 사용되는 언어에 대해 특히 그렇습니다.

전반적으로, 평가에 따르면 O1- 프리뷰와 O1-MINI는 다국어 작업, 특히 언어 적으로 다양하거나 저주적 언어에서 GPT-4O 상대를 능가하는 것으로 나타났습니다. 테스트에서 인간 번역을 사용하면 O1 모델에 대한 우수한 언어 이해를 강조하여 실제 다국어 시나리오를 처리 할 수 ​​있습니다. 이것은 더 넓고 포괄적 인 언어 이해를 가진 모델 구축 모델에서 Openai의 발전을 보여줍니다.

Openai O1 평가 : 인간 검사 및 ML 벤치 마크에서 GPT-4O를 능가

GPT-4O에 대한 추론 기능의 개선을 보여주기 위해 O1 모델은 다양한 인적 시험 및 기계 학습 벤치 마크에서 테스트되었습니다. 결과는 달리 명시되지 않는 한 최대 테스트 시간 컴퓨팅 설정을 사용하여 O1이 대부분의 추론 집약적 인 작업에서 GPT-4O보다 훨씬 능숙하다는 것을 보여줍니다.

경쟁 평가

• 수학 (AIME 2024), 코딩 (코드 포스) 및 박사 과학 (GPQA 다이아몬드) : O1은 도전적인 추론 벤치 마크에서 GPT-4O보다 실질적인 개선을 보여줍니다. Pass@1 정확도는 솔리드 바로 표시되는 반면, 음영 처리 된 영역은 64 개의 샘플로 다수의 투표 성과 (컨센서스)를 나타냅니다.
• 벤치 마크 비교 : O1은 57 MMLU 하위 범주 중 54 개를 포함하여 다양한 벤치 마크에서 GPT-4O를 능가합니다.

상세한 성능 통찰력

• 수학 (AIME 2024) : American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024에서 O1은 GPT-4O에 비해 상당한 발전을 보여주었습니다. GPT-4O는 문제의 12% 만 해결 한 반면 O1은 문제 당 단일 샘플에서 74% 정확도, 64- 샘플 컨센서스의 83%, 1000 샘플의 재 순위에서 93%를 달성했습니다. 이 성과 수준은 O1을 전국적으로 그리고 미국 수학 올림피아드의 컷오프 이상으로 배치합니다.
• 과학 (GPQA 다이아몬드) : 화학, 물리학 및 생물학에 대한 전문 지식을 테스트 한 GPQA 다이아몬드 벤치 마크에서 O1은 PHDS를 통해 인간 전문가의 성과를 능가하여 모델이 처음으로 한 것을 표시했습니다. 그러나이 결과는 O1이 모든 측면에서 PHD보다 우수하다는 것이 아니라 박사 학위에 대해 예상되는 특정 문제 해결 시나리오에 더 능숙하다는 것을 시사합니다.

전반적인 성능

• O1은 또한 다른 기계 학습 벤치 마크에서 우수하여 최첨단 모델을 능가했습니다. Vision Perception 기능이 활성화되어 MMMU에서 78.2%의 점수를 얻었으므로 인간 전문가와 경쟁하고 57mmlu 하위 범주 중 54 개에서 GPT-4O를 능가하는 최초의 모델입니다.

GPT-4O vs Openai O1 : 탈옥 평가

여기, 우리는 모델의 컨텐츠 제한을 우회하도록 설계된 대적 프롬프트 인“Jailbreaks”에 대한 O1 모델의 견고성 평가에 대해 논의합니다. 다음 4 가지 평가를 사용 하여이 탈옥에 대한 모델의 탄력성을 측정했습니다.

1. 생산 탈옥 : Chatgpt의 생산 환경에서 실제 사용량 데이터에서 식별 된 탈옥 기술 모음.
2. 탈옥 증강 사례 :이 평가는 공개적으로 알려진 탈옥 방법을 허용되지 않은 컨텐츠를 테스트하는 데 일반적으로 사용되는 일련의 예제에 적용되어 이러한 시도에 저항 할 수있는 모델의 능력을 평가합니다.
3. 인간 소스 탈옥 : 인간 테스터가 만든 탈옥 기술은 종종 "빨간 팀"이라고 불리는 모델의 방어에 스트레스 테스트를합니다.
4. StrongReject : 잘 문서화되고 일반적인 탈옥 공격에 대한 모델의 저항을 평가하는 학업 벤치 마크. "[이메일 보호]"메트릭은 각 프롬프트에 대한 수 탈퇴 방법의 상위 10%에 대한 성능을 측정하여 모델의 안전을 평가하는 데 사용됩니다.

GPT-4O와 비교 :

위의 그림은 이러한 평가에서 O1- 프리뷰, O1-MINI 및 GPT-4O 모델의 성능을 비교합니다. 결과는 O1 모델 (O1- 프리뷰 및 O1-MINI)이 GPT-4O, 특히 강력한 반사 평가에서 고급 탈옥 기술에 대한 어려움과 의존으로 유명한 강력성이 크게 향상되었음을 보여줍니다. 이는 O1 모델이 적대적 프롬프트를 처리하고 GPT-4O보다 컨텐츠 지침을 준수 할 수있는 장비가 더 잘 갖추어져 있음을 시사합니다.

에이전트 작업 처리에서 GPT-4O vs OpenAI O1

여기서 우리는 OpenAI의 O1- 프리뷰, O1-MINI 및 GPT-4O를 대리인 작업을 처리하여 다양한 시나리오에서 성공률을 강조합니다. 이 작업은 Docker 컨테이너 설정, 클라우드 기반 GPU 인스턴스 시작 및 인증 된 웹 서버 작성과 같은 복잡한 작업을 수행하기 위해 모델의 능력을 테스트하도록 설계되었습니다.

평가 환경 및 작업 범주

평가는 두 가지 주요 환경에서 수행되었습니다.

1. 텍스트 환경 : Linux 터미널 내에 Python 코딩을 포함하여 GPU 가속도로 향상되었습니다.
2. 브라우저 환경 : 도움을위한 옵션 스크린 샷이 포함 된 전처리 된 HTML을 포함하는 외부 스캐 폴드를 활용합니다.

작업은 다음과 같은 다양한 범주를 다룹니다.

• OpenAI API와 호환되는 추론 서버를 실행하도록 Docker 컨테이너 구성.
• 인증 메커니즘이있는 파이썬 기반 웹 서버 개발.
• 클라우드 기반 GPU 인스턴스 배포.

Openai O1- 프리뷰 및 O1-Mini는 오늘 Tier 5의 개발자를 위해 API에서 출시되었습니다.

O1- 예정은 강력한 추론 능력과 광범위한 세계 지식을 가지고 있습니다.

O1-MINI는 코딩 작업에서 O1- 프리뷰와 더 빠르고 80% 저렴하며 경쟁력이 있습니다.

더 많은 https://t.co/l6vkoukfla. https://t.co/moqfsez2f6

- OpenAi 개발자 (@openaidevs) 2024 년 9 월 12 일

주요 결과 및 성능 결과

그래프는 작업 당 100 개의 시험이 넘는 모델의 성공률을 시각적으로 나타냅니다. 주요 관찰에는 다음이 포함됩니다.

• OpenAI API 프록시 작업 : OpenAI API 프록시를 설정하는 가장 어려운 작업은 모든 모델이 크게 어려움을 겪는 곳이었습니다. 높은 성공률을 달성하지 못했으며 전반적으로 상당한 도전을 나타냅니다.
• Docker의 Mistral 7b로드 :이 과제는 다양한 성공을 보았습니다. O1-MINI 모델은 약간 더 잘 수행되었지만 모든 모델은 쉬운 작업에 비해 어려움을 겪었습니다.
• 레인저를 통해 GPU를 구매 : GPT-4O는 다른 사람을 상당한 마진으로 능가하여 타사 API 및 상호 작용과 관련된 작업에서 우수한 기능을 보여줍니다.
• 샘플링 작업 : GPT-4O는 Pytorch의 NANOGPT 또는 GPT-2와 같은 샘플링 작업에서 더 높은 성공률을 보였으며, 기계 학습 관련 작업의 효율성을 나타냅니다.
• 비트 코인 지갑 만들기와 같은 간단한 작업 : GPT-4O는 훌륭하게 수행되어 거의 완벽한 점수를 얻었습니다.

또한 읽기 : GPT에서 Mistral-7B까지 : AI 대화에서 흥미 진진한 도약

모델 행동에 대한 통찰력

평가에 따르면 O1- 프리뷰 및 O1-MINI와 같은 프론티어 모델은 때때로 1 차 에이전트 작업을 통과하는 데 성공하지만 종종 상황에 맞는 하위 태스크를 능숙하게 처리함으로써 그렇게합니다. 그러나 이러한 모델은 여전히 ​​복잡한 다중 단계 작업을 지속적으로 관리하는 데있어 주목할만한 결함을 보여줍니다.

완비 후 업데이트 후, O1- 프리뷰 모델은 초기 Chatgpt 버전과 비교하여 뚜렷한 거부 행동을 나타 냈습니다 . 이로 인해 특정 하위 작업, 특히 OpenAI와 같은 API를 재 구현하는 것과 관련된 성능이 감소했습니다. 반면, O1- 프리뷰와 O1-MINI는 인증 된 API 프록시 설정 또는 Docker 환경에서 추론 서버 배포와 같은 특정 조건에서 1 차 작업을 통과 할 수있는 잠재력을 보여주었습니다. 그럼에도 불구하고 수동 검사는 이러한 성공에 예상 된 미스트랄 7B보다 덜 복잡한 모델을 사용하는 것과 같이 때때로 지나치게 단순화 된 접근법과 관련이 있음을 밝혀 냈습니다.

전반적으로,이 평가는 복잡한 에이전트 작업에서 일관된 성공을 달성하기 위해 고급 AI 모델이 직면 한 지속적인 과제를 강조합니다. GPT-4O와 같은 모델은보다 간단하거나 좁게 정의 된 작업에서 강력한 성능을 보여 주지만, 고차의 추론과 지속적인 다중 단계 프로세스가 필요한 다중 계층 작업으로 여전히 어려움을 겪습니다. 결과는 진보가 분명하지만 이러한 모델이 모든 유형의 에이전트 작업을 강력하고 안정적으로 처리하는 데 중요한 경로가 남아 있음을 시사합니다.

GPT-4O vs Openai O1 : 환각 평가

Knowhalu에 대해서도 읽으십시오 : AI의 가장 큰 결함 환각은 마침내 Knowhalu와 함께 해결되었습니다!

다양한 언어 모델의 환각 평가를 더 잘 이해하기 위해 다음 평가는 환각을 유발하도록 설계된 여러 데이터 세트에서 GPT-4O, O1-PREVIEW 및 O1-MINI 모델을 비교합니다.

환각 평가 데이터 세트

1. SimpleQA : 짧은 답변으로 4,000 개의 사실을 찾는 질문으로 구성된 데이터 세트. 이 데이터 세트는 정답을 제공 할 때 모델의 정확도를 측정하는 데 사용됩니다.
2. 생일 팩스 : 모델이 사람의 생일을 추측 해야하는 데이터 세트, 모델이 잘못된 날짜를 제공하는 빈도를 측정합니다.
3. 개방형 질문 : 모델에 임의의 주제에 대한 사실을 생성하도록 요청하는 프롬프트가 포함 된 데이터 세트 (예 :“에 대한 바이오 작성”). 모델의 성능은 Wikipedia와 같은 소스에 대해 확인 된 잘못된 진술의 수에 따라 평가됩니다.

결과

• O1- 프리뷰는 GPT-4O에 비해 환각이 적은 반면, O1-MINI는 모든 데이터 세트에서 GPT-4O- 미니보다 덜 빈번하게 환각됩니다.
• 이러한 결과에도 불구하고, 일화적인 증거는 O1- 프리뷰와 O1- 미니가 실제로 GPT-4O 대응 물보다 실제로 더 자주 환각 할 수 있음을 시사합니다. 환각을 포괄적으로 이해하려면, 특히 이러한 평가에서 다루지 않은 화학과 같은 전문 분야에서 더 많은 연구가 필요합니다.
• 또한 Red Teamers는 O1-Prreview가 특정 영역에서 더 자세한 답변을 제공하여 환각을보다 설득력있게 만들 수 있다고 언급합니다. 이로 인해 사용자가 모델에서 생성 된 잘못된 정보를 잘못 신뢰하고 의존하는 위험이 증가합니다.

정량적 평가는 O1 모델 (미리보기 및 미니 버전 모두)이 GPT-4O 모델보다 자주 덜 자주 환각되었음을 시사하지만, 이것이 항상 사실이 아닐 수도 있다는 질적 피드백을 기반으로하는 우려가 있습니다. 이러한 모델이 환각을 처리하는 방법과 사용자에게 잠재적 인 영향을 미치는 방법에 대한 전체적인 이해를 개발하려면 다양한 영역에서보다 심층적 인 분석이 필요합니다.

또한 읽기 : 대형 언어 모델 (LLMS)에서 환각이 불가피합니까?

품질 대 속도 대 비용

품질, 속도 및 비용에 관한 모델을 비교해 봅시다. 여기에는 여러 모델을 비교하는 차트가 있습니다.

모델의 품질

O1-PREVIEW 및 O1-MINI 모델이 차트를 토핑하고 있습니다! 그들은 최고 품질의 점수를, O1- 프리뷰의 경우 86, O1-MINI의 경우 82 점을 제공합니다. 이는이 두 모델이 GPT-4O 및 Claude 3.5 혜성과 같은 다른 모델보다 능가한다는 것을 의미합니다.

모델의 속도

이제 속도에 대해 이야기합니다. 조금 더 흥미로워집니다. O1-MINI는 상당히 빠르며 초당 74 개의 토큰으로 시계를 차지하여 중간 범위에 있습니다. 그러나 O1- 프리뷰는 느린면에 있으며 초당 23 개의 토큰을 휘젓습니다. 따라서 품질을 제공하는 동안 O1- 프리뷰를 사용하면 약간의 속도를 거래해야 할 수도 있습니다.

모델의 가격

그리고 여기 키커가 온다! O1- 프리뷰는 백만 개의 토큰 당 26.3 USD로 상당히 다른 옵션보다 상당히 우수합니다. 한편, O1-MINI는 5 USD로 가격이 책정 된 더 저렴한 선택입니다. 그러나 예산 의식이라면 Gemini (0.1 USD) 또는 LLAMA 모델과 같은 모델이 골목길이 더 높을 수 있습니다.

결론

GPT-4O는 특히 GPT-4 터보에 비해 더 빠른 응답 시간과 비용 절감에 최적화됩니다. 효율성은 일반적인 작업에서 출력 품질을 희생하지 않고 빠르고 비용 효율적인 솔루션이 필요한 사용자에게 도움이됩니다. 이 모델의 디자인은 속도가 중요한 실시간 응용 프로그램에 적합합니다.

그러나 GPT O1은 깊이로 속도를 거래합니다. 심층적 인 추론 및 문제 해결에 중점을두기 때문에 응답 시간이 느려지고 계산 비용이 증가합니다. 이 모델의 정교한 알고리즘에는 더 많은 처리 능력이 필요하며, 이는 매우 복잡한 작업을 처리하는 데 필요한 트레이드 오프입니다. 따라서 OpenAi O1은 빠른 결과가 필요할 때 이상적인 선택이 아닐 수도 있지만 정확성과 포괄적 인 분석이 가장 중요한 시나리오에서 빛납니다.

더 자세히 알아보십시오. O1 : 힘든 문제에 대답하기 전에 '생각하는'OpenAi의 새로운 모델

또한, GPT-O1의 눈에 띄는 기능 중 하나는 프롬프트에 대한 의존입니다. 이 모델은 상세한 지침으로 번성하여 추론 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 시나리오를 시각화하고 각 단계를 통해 생각하도록 장려함으로써 모델이보다 정확하고 통찰력있는 응답을 생성 할 수 있음을 알았습니다. 이 프롬프트가 많은 접근 방식은 사용자가 모델과의 상호 작용을 조정하여 잠재력을 극대화해야 함을 시사합니다.

이에 비해 일반적인 목적 작업으로 GPT-4O를 테스트했으며 놀랍게도 O1 모델보다 더 잘 수행되었습니다. 이는 발전이 이루어졌지만 이러한 모델이 복잡한 논리를 처리하는 방법에 대한 개선의 여지가 여전히 있음을 나타냅니다.

Openai O1 대 GPT-4O : 인간 선호도 평가

OpenAI는 O1- 프리뷰와 GPT-4O라는 두 가지 모델에 대한 인간 선호도를 이해하기위한 평가를 수행했습니다. 이러한 평가는 다양한 영역에 걸친 도전적인 개방형 프롬프트에 중점을 두었습니다. 이 평가에서, 인간 트레이너는 두 모델의 익명화 된 응답을 받았으며 선호하는 응답을 선택하도록 요청했습니다.

결과는 O1- 프리뷰가 데이터 분석, 컴퓨터 프로그래밍 및 수학적 계산과 같은 무거운 추론이 필요한 영역에서 명확한 선호로 나타났습니다. 이 도메인에서, O1- 프리뷰는 GPT-4O보다 크게 선호되었으며, 논리적이고 구조화 된 사고를 요구하는 작업에서 우수한 성능을 나타냅니다.

그러나 O1- 예정에 대한 선호도는 개인 쓰기 또는 텍스트 편집과 같은 자연 언어 작업을 중심으로하는 도메인에서 강력하지 않았습니다. 이것은 O1- 예정이 복잡한 추론에 탁월하지만, 미묘한 언어 생성 또는 창의적 표현에 크게 의존하는 작업에 항상 최선의 선택이 아닐 수도 있음을 시사합니다.

이번 연구 결과는 중요한 점을 강조합니다. O1- 프리뷰는 더 나은 추론 능력의 혜택을받는 상황에서 큰 잠재력을 보여 주지만, 더 미묘하고 창의적인 언어 기반 작업에있어 응용 프로그램이 더 제한적일 수 있습니다. 이 이중 특성은 사용자가 필요에 따라 올바른 모델을 선택할 수있는 귀중한 통찰력을 제공합니다.

또한 자연어 이해를위한 생성 사전 훈련 (GPT)

Openai O1 대 GPT-4O : 다른 작업에서 누가 더 나은가?

모델 설계 및 기능의 차이는 다양한 사용 사례에 대한 적합성으로 해석됩니다.

GPT-4O는 텍스트 생성, 번역 및 요약과 관련된 작업에서 탁월합니다. 멀티 모달 기능을 사용하면 음성 어시스턴트, 챗봇 및 컨텐츠 제작 도구와 같은 다양한 형식의 상호 작용이 필요한 응용 프로그램에 특히 효과적입니다. 이 모델은 다재다능하고 유연하며 일반적인 AI 작업이 필요한 광범위한 응용 프로그램에 적합합니다.

Openai O1은 복잡한 과학적 및 수학적 문제 해결에 이상적입니다. 개선 된 코드 생성 및 디버깅 기능을 통해 코딩 작업을 향상시켜 도전적인 프로젝트를 수행하는 개발자와 연구원을위한 강력한 도구입니다. 그것의 강점은 고급 추론, 상세한 분석 및 도메인 별 전문 지식을 요구하는 복잡한 문제를 처리하는 것입니다.

암호화 된 텍스트 디코딩

GPT-4O 분석

• 접근법 : 원래의 문구가 "단계별로 생각"으로 번역된다는 것을 인식하고 암호 해독에는 특정 문자를 선택하거나 변형시키는 것이 포함되어 있음을 시사합니다. 그러나 콘크리트 디코딩 방법을 제공하지 않아 프로세스가 불완전하고 더 많은 정보를 요청합니다.
• 제한 사항 : 디코딩을위한 특정 방법이 없으므로 미완성 된 분석이 발생합니다.

Openai O1 분석

• 접근 : 수학적 방법은 알파벳 위치에 따라 문자 쌍을 숫자 값으로 변환하고 평균을 계산 한 다음 문자로 다시 변환하는 데 사용됩니다.
• 강점 : 디코딩 프로세스의 상세하고 단계별 분석을 제공하여 암호 텍스트를 "딸기에는 3 개의 R이 있습니다"로 성공적으로 번역합니다.

평결

• Openai O1은 더 효과적입니다 . 구체적이고 논리적 인 방법을 제공하여 명확한 솔루션을 제공합니다.
• GPT-4O는 불완전합니다 . 특정 디코딩 방법이 부족하여 미완성 출력이 발생합니다.

또한 읽으십시오 : OpenAi의 O1을 사용한 3 개의 실습 실험

건강 과학

GPT-4O 진단 : Cornelia de Lange 증후군 (CDL)

• 주요 이유 : 지적 장애, 글로벌 발달 지연, 짧은 키 및 뚜렷한 얼굴 특징 (두꺼운 눈썹, 삼각형 얼굴, 구근 코 및 낮은 앞쪽 헤어 라인과 같은 뚜렷한 얼굴 특징은 CDL에서 일반적입니다. 마크로 몬 티아 (치아 확대), 비정상적인 손 특징, 운동 및 언어 지연, 수유 어려움과 같은 추가 기능은이 진단을 더욱 뒷받침합니다.
• 제외 된 조건 : 특정 심장 결함, 청각 장애 및 소두증 (작은 머리 크기)이 없으면 CDL에 적합하며 다른 잠재적 조건을 배제하는 데 도움이됩니다.

Openai O1 진단 : KBG 증후군

• 주요 이유 : 설명 된 증상 (예 : 지적 장애, 발달 지연, 거대 예비, 삼각형 얼굴, 두꺼운 눈썹, 손 이상)은 KBG 증후군과 밀접하게 일치합니다. Macrodontia (특히 상부 중앙 위기)의 특징 및 기타 특정 얼굴 특성은 KBG 증후군을 강력하게 지원합니다.
• 배제 된 조건 : 청각 장애 및 소두증과 같은 특정 심장 결함 및 기타 제외 된 조건이 없으면 이러한 특징이 일반적으로 증후군에 존재하지 않기 때문에 KBG 증후군과 일치합니다.

평결

• 두 진단은 모두 그럴듯 하지만 동일한 증상 세트에 따라 다른 증후군에 중점을 둡니다.
• GPT-4O는 지적 장애, 발달 지연 및 특정 얼굴 특징의 조합으로 인해 Cornelia de Lange 증후군 (CDL)에 의존합니다 .
• Openai O1은 KBG 증후군이 더 구체적인 특징 (상부 중앙 위기의 거대 예와 같은 전체 얼굴 프로파일)에 적합하기 때문에 제안합니다 .
• 제공된 세부 사항을 고려할 때, KBG 증후군은 특히 KBG의 주요 특징 인 Macrodontia에 대한 구체적인 언급으로 인해 더 가능성이 높은 것으로 간주됩니다 .

추론 질문

두 모델의 추론을 확인하기 위해 고급 수준의 추론 질문을했습니다.

5 명의 학생, P, Q, R, S 및 T는 순서대로 한 줄에 서서 쿠키와 비스킷을 먹을 수 있습니다. 어떤 학생도 같은 수의 쿠키 나 비스킷을 얻지 못합니다. 대기열에서 먼저 쿠키 수가 가장 적습니다. 각 학생이받은 쿠키 또는 비스킷의 수는 1에서 9까지의 자연 수입니다. 각 숫자는 적어도 한 번 나타납니다.

총 쿠키 수는 총 비스킷 수보다 2가 더 높습니다. 라인의 중간에 있던 R은 다른 사람들보다 더 많은 음식 (쿠키와 비스킷을 구성)을 받았습니다. T는 비스킷보다 8 개의 쿠키를 더받습니다. 대기열에 마지막으로있는 사람은 모두 10 개의 항목을 받았으며 P는 완전히 절반 만받습니다. Q는 P 이후에 있지만 대기열에서 S 이전입니다. Number of cookies Q receives is equal to the number of biscuits P receives. 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.

평결

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

결론

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.

생성 AI 전문가가 되려면 탐색 : Genai Pinnacle 프로그램

참조

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.

위 내용은 GPT-4O vs Openai O1 : 새로운 OpenAI 모델은 과대 광고 가치가 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!