Узнайте, когда применять модели рассуждений и чем они отличаются от моделей GPT

OpenAI предлагает два типа моделей: модели рассуждений (например, o1 и o3-mini) и модели GPT (например, GPT-4o). Эти модели предназначены для разных задач и работают по-разному.

В этом руководстве мы рассмотрим:

Разницу между моделями рассуждений и традиционными моделями GPT.
Сценарии, в которых стоит использовать модели рассуждений.
Эффективные способы написания запросов для моделей рассуждений.

Разница между моделями рассуждений и GPT

По сравнению с моделями GPT, модели серии o превосходят в решении ряда сложных задач, но требуют иного подхода к взаимодействию. Эти два семейства моделей не конкурируют между собой — каждое предназначено для своих целей.

Мы обучили модели серии o (так называемых «планировщиков») анализировать сложные задачи, глубже продумывать решения и принимать осмысленные решения на основе большого объёма разрозненной информации. Они особенно полезны в сферах, требующих экспертных знаний, таких как математика, наука, инженерия, финансы и юриспруденция.

В то же время модели GPT (их можно назвать «рабочими лошадками») ориентированы на быстрые вычисления и выполнение рутинных задач. Например, в одном и том же процессе модель o может разрабатывать стратегию решения проблемы, а GPT — выполнять отдельные этапы, когда важны скорость и экономичность, а не абсолютная точность.

Как выбрать подходящую модель

Определите, что для вас важнее всего:

Скорость и стоимость → модели GPT работают быстрее и обходятся дешевле.
Выполнение чётко определённых задач → GPT отлично справляется с конкретными, структурированными задачами.
Точность и надёжность → модели o принимают более взвешенные решения.
Решение сложных, многосоставных проблем → модели o лучше справляются с анализом неопределённости и сложных сценариев.

Если ваши задачи чётко сформулированы и важны скорость и стоимость, то модели GPT — оптимальный выбор. Но если вам требуется высокая точность и глубина анализа, особенно при решении сложных вопросов, то стоит использовать модели серии o.

На практике во многих случаях наилучший результат достигается сочетанием обоих типов моделей: модели o отвечают за анализ, стратегию и принятие решений, а GPT выполняют конкретные шаги.

Когда стоит использовать модели рассуждений

Ниже приведены наиболее успешные примеры применения моделей o, которые мы наблюдали у клиентов и в OpenAI. Это не исчерпывающий список, но он даёт ориентир, как можно эффективно задействовать модели рассуждений.

Готовы попробовать? Перейдите к быстрому старту →

1. Работа с неоднозначными или плохо сформулированными задачами

Модели рассуждений отлично справляются с анализом неполной или несистематизированной информации. Они способны понять намерения пользователя и компенсировать пробелы в инструкциях. В отличие от обычных моделей, они сначала стараются уточнить задачу, а не делать догадки.

«Благодаря o1 наша многоагентная платформа Matrix может выдавать структурированные, детализированные ответы на сложные запросы. Например, o1 позволила Matrix легко определить допустимые лимиты в кредитном соглашении, используя всего лишь базовый запрос. Ранее ни одна модель не показывала такой точности.»
— Hebbia, AI-платформа для юристов и финансистов

2. Извлечение ценной информации из больших массивов данных

Модели рассуждений отлично справляются с поиском ключевых сведений среди огромного количества неструктурированной информации.

«При анализе сделки по покупке компании o1 изучила десятки документов (контракты, аренду и др.) и выявила скрытое условие: в случае продажи компании ей пришлось бы немедленно погасить кредит на $75 миллионов. Такой пункт был указан лишь в сноске, но o1 его нашла.»
— Endex, AI-платформа финансовой аналитики

3. Анализ взаимосвязей в сложных документах

Модели рассуждений превосходно обрабатывают длинные и сложные тексты — юридические договоры, финансовые отчёты, страховые кейсы. Они способны находить смысловые связи между документами и делать выводы из неявных данных.

«Исследование налогового законодательства требует анализа нескольких документов одновременно. Мы заменили GPT-4o на o1 и обнаружили, что o1 значительно лучше выявляет логические взаимосвязи между документами. Это ускорило процесс в 4 раза.»
— Blue J, AI-платформа для налогового анализа

4. Планирование сложных процессов

Модели рассуждений незаменимы для многосоставного агентного планирования. Они могут разрабатывать детальные стратегии решения и распределять задачи между другими моделями.

«Мы используем o1 в качестве планировщика в нашей инфраструктуре, позволяя ей управлять другими моделями и координировать их работу.»
— Argon AI, AI-платформа для фармацевтики

5. Анализ изображений и сложных визуальных данных

На данный момент o1 — единственная модель рассуждений с поддержкой анализа изображений. Она превосходит GPT-4o при обработке сложных графиков, таблиц и нечетких фотографий.

«Мы автоматизируем проверку миллиона товаров онлайн, выявляя подделки и запрещённые вещества. GPT-4o справился с задачей на 50%, а o1 достиг 88% точности без изменений в нашем алгоритме.»
— SafetyKit, AI-платформа для оценки рисков

Как правильно формулировать запросы к моделям рассуждений

Эти модели лучше всего работают с чёткими и лаконичными инструкциями. Некоторые техники, например, «думай шаг за шагом», могут даже снизить их эффективность.

Советы по написанию эффективных запросов:

✔ Формулируйте запросы просто и чётко – модели лучше понимают лаконичные инструкции.
✔ Не используйте "цепочку мыслей" – модели сами выполняют логические рассуждения.
✔ Используйте разделители (например, Markdown, XML-теги) – это помогает моделям структурировать информацию.
✔ Начните с простых запросов (zero-shot), а затем при необходимости добавляйте примеры (few-shot).
✔ Уточняйте ключевые ограничения – например, "решение должно укладываться в бюджет $500".

Лучшие практики использования моделей рассуждений от OpenAI