OpenAI veröffentlicht Best Practices für Reasoning-Modelle
von Olli | Kommentieren
OpenAI hat einen umfassenden Leitfaden für die Nutzung ihrer Reasoning-Modelle (o1 und o3-mini) im Vergleich zu den klassischen GPT-Modellen veröffentlicht. Der Guide zeigt euch, wann welche Modell-Familie am besten geeignet ist.
Demnach wurden die Reasoning-Modelle darauf trainiert, länger und gründlicher über komplexe Aufgaben nachzudenken. Sie eignen sich besonders für:
- Navigation durch mehrdeutige Aufgaben aus dem Bereich Mathematik, Engineering, Recht, Finanzen und Co.
- Analyse großer Datenmengen
- Erkennen von Zusammenhängen
- Mehrstufige Planungsprozesse
- Visuelle Analyse (bei o1)
- Code-Review und -Verbesserung
Die GPT-Modelle („die Arbeitspferde“) hingegen sind optimiert für:
- Schnelle Ausführung definierter Aufgaben
- Kostengünstige Verarbeitung
- Geringere Latenzzeiten
Für optimale Ergebnisse empfiehlt OpenAI, die Modelle zu kombinieren: Reasoning-Modelle für Planung und Entscheidungsfindung, GPT-Modelle für die Ausführung. Die Prompts sollten dabei möglichst einfach und direkt sein – klassische Prompt-Engineering-Techniken sind bei den Reasoning-Modellen nicht nötig, da sie diese Prozesse bereits intern durchführen.
Den Guide mit den Details findet ihr direkt bei OpenAI.
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