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OpenAI revela quatro dicas para conversar com o novo ChatGPT, quando ativarmos seu modelo o1 pré-visualização e mini. SPOILER: Sua biblioteca de jornais avisos Não vale mais a pena para você. Este novo inteligência artificialanteriormente chamado Morango pela empresa de Sam Altman, pense e raciocine diferente.
O lançamento dos novos modelos o1 prévia (raciocínio avançado) e mini (capacidade de raciocinar) para vitaminar Bate-papoGPT Não é apenas mais um passo em direção à superinteligência artificial ou AGI por OpenAI.
Isso forçará os usuários a mudarem sua mentalidade ao conversar com Bate-papoGPTquando você tiver ativado qualquer uma dessas duas novas versões do seu inteligência artificial (IA).
Os prompts para ChatGPT o1 devem ser diferentes daqueles do GPT-4
Muitos dos avisos que eles costumavam extrair o máximo GPT-3 o GPT-4 Eles não terão mais a mesma eficácia.
Os assinantes de ChatGPT Plus ou com acesso a Equipe ChatGPT terá que modificá-los substancialmente, porque o1 Tem uma “cadeia de pensamento” em seu DNA.
Assim, tratar-se-ia de dar à sua IA generativa uma série de instruções ou avisos em sequências totalmente diferentes daquelas que aprendemos nas versões anteriores.
«Esses modelos funcionam melhor com instruções simples. Algumas técnicas de engenharia imediatas, como prompt de poucos tiros (perguntas com exemplos) ou instruir o modelo a “pensar passo a passo” (passo a passo), pode não melhorar o desempenho e pode até atrapalhá-lo”, diz OpenAI.
Quatro dicas para escrever prompts para ChatGPT o1
Desta forma, a OpenAI recomenda esta mudança de mentalidade ao dar comandos textuais ao ChatGPT o1. Eles seriam estes:
Mantenha as instruções simples e diretas: Os modelos são excelentes para compreender e responder a instruções breves e claras, sem a necessidade de orientação extensa.
Evite sugestões de cadeia de pensamento: Como esses modelos realizam o raciocínio internamente, não é necessário pedir-lhes que “pensem passo a passo” ou “expliquem seu raciocínio”.
Use delimitadores para maior clareza: use delimitadores como aspas triplas, tags XML ou títulos de seção para indicar claramente diferentes partes da entrada, ajudando o modelo a interpretar adequadamente diferentes seções.
Limita o contexto adicional na geração aumentada de recuperação (RAG): ao fornecer contexto ou documentos adicionais, inclua apenas as informações mais relevantes para evitar que o modelo complique demais sua resposta.
Por que essa mudança de mentalidade ao conversar com ChatGPT o1? Basicamente, porque os modelos com capacidade de pensar e raciocinar já funcionam com uma cadeia de processos subjacentes, não precisamos fornecer ao prompt uma sequência de instruções passo a passo.
Tipos de raciocínio
O raciocínio em modelos de IA pode ser classificado principalmente em três tipos: dedutivo, indutivo e abdutivo.
Raciocínio dedutivo: Este tipo de raciocínio parte de princípios gerais para chegar a conclusões específicas. Por exemplo, se todos os pássaros podem voar e uma águia é um pássaro, então podemos deduzir que uma águia pode voar. Na IA, isso é fundamental para tarefas que exigem lógica estruturada, como validação de hipóteses ou criação de sistemas baseados em regras.
Raciocínio indutivo: Ao contrário do raciocínio dedutivo, o raciocínio indutivo funciona na direção oposta, generalizando a partir de observações particulares. No contexto da IA, isto permite que os modelos aprendam padrões a partir de grandes volumes de dados, gerando conclusões baseadas em exemplos anteriores. Um uso típico é prever o comportamento futuro com base em dados históricos.
Raciocínio abdutivo: Este tipo de raciocínio é usado para inferir a explicação mais provável de uma série de observações. Embora nem sempre garanta que as conclusões estejam corretas, é valioso em tarefas onde a incerteza é alta e são necessárias suposições informadas, como diagnosticar falhas de sistemas ou gerar hipóteses em pesquisas científicas.
Aplicações Práticas do Raciocínio
O uso do raciocínio em modelos de IA vai muito além da simples lógica matemática. As aplicações práticas desses recursos incluem tarefas como planejamento, geração de hipóteses e resolução de problemas em várias etapas.
Planejamento: Em cenários onde é necessário tomar decisões em tempo real ou preparar ações futuras, a IA utiliza o raciocínio para planejar os melhores passos. Isso é comumente visto em sistemas de navegação, gerenciamento de inventário e robótica avançada.
Geração de hipóteses: A IA é capaz de analisar grandes volumes de dados e formular hipóteses plausíveis, o que é útil em setores como a investigação científica ou a análise de mercado. Graças à sua capacidade de raciocínio, os modelos de IA podem propor possíveis explicações ou caminhos alternativos que os investigadores podem explorar mais a fundo.
Resolvendo problemas complexos: Em ambientes dinâmicos e em mudança, como o comércio eletrónico ou os cuidados de saúde, os sistemas de IA são capazes de decompor os problemas em etapas mais pequenas e gerir cada uma delas de forma eficiente. Isto não só acelera a resolução de problemas, mas também permite que as soluções sejam adaptadas a diferentes situações à medida que os contextos evoluem.
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