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标题:从“垃圾”到“报告生成器”:OpenAI o1 模型定位之辩引发行业深思

引言:

“它简直就是垃圾!”这是前 SpaceX 软件工程师、苹果 VisionOS 人机交互设计师 Ben Hylak 在初次使用 OpenAI 的 o1 模型后发出的怒吼。然而,仅仅一天之后,Hylak 的态度发生了戏剧性的转变。这背后,不仅是用户对 AI 模型认知的偏差,更揭示了 AI 技术发展中,模型定位与用户预期之间深刻的矛盾。这篇名为《o1 isn’t a chat model (and that’s the point)》的文章,迅速引发了包括 OpenAI CEO Sam Altman 和总裁 Greg Brockman 在内的广泛关注,其核心观点直指:o1 不是一个聊天模型,而是一个强大的报告生成器。

主体:

1. o1 的“翻车”与用户认知偏差:

2024 年,OpenAI 相继推出了 o1、o1 pro 和 o3 模型,这些模型在推理能力上有了显著提升,但同时也伴随着高昂的订阅费用。然而,许多用户,包括 Hylak 在内,在使用后发现 o1 的表现与预期相去甚远。Hylak 抱怨道,每次向 o1 提问,都需要等待 5 分钟,而得到的答案却常常是自相矛盾的“胡言乱语”,以及未经请求的架构图和优缺点列表。这种体验让 Hylak 深感失望,并直言 o1 就是“垃圾”。

Hylak 的遭遇并非个例,许多用户在尝试将 o1 作为聊天模型使用时,都遇到了类似的问题。他们习惯于与聊天模型进行来回的交互,通过逐步提供上下文来引导模型生成答案。然而,o1 似乎并不擅长这种交互模式,它不会主动向用户索取更多信息,而是直接基于用户提供的有限信息给出答案,这往往导致结果不尽如人意。

2. 从“聊天模型”到“报告生成器”:o1 的重新定位

随着 Hylak 与持不同意见者的交流,他逐渐意识到自己犯了一个根本性的错误:他将 o1 当作聊天模型来使用,而 o1 的设计初衷并非如此。正如文章《o1 isn’t a chat model (and that’s the point)》所指出的,o1 应该被视为一个“报告生成器”。

这一观点得到了 OpenAI 高层的认可。Sam Altman 表示,观察人们对 o1 态度的转变“很有趣”,而 Greg Brockman 则强调,o1 是一种“不同类型的模型”,需要以“一种与标准聊天模型不同的新方式来使用它”。

3. 如何正确使用 o1:上下文为王

如果 o1 不是聊天模型,那么我们应该如何正确使用它呢?关键在于提供尽可能多的上下文。与聊天模型不同,o1 不会主动向用户索取更多信息,它需要用户在初始提示中提供详尽的背景信息。

Hylak 建议,在使用 o1 时,我们应该像对待一个新入职的员工一样,提供详细的背景信息,包括:

  • 详细说明所有尝试过但没有奏效的方法;
  • 添加所有数据库架构的完整 dump;
  • 解释公司的业务、规模以及公司特有的术语。

此外,用户还需要明确指出自己希望得到的输出结果,而不是告诉模型应该如何思考或如何回答。o1 擅长自主推理,一旦获得足够的上下文,它能够自行规划和解决问题的步骤。

4. o1 的优势与局限:

Hylak 在文章中总结了 o1 的优势和局限:

  • 优势:
    • 完美地一次性处理整个/多个文件: o1 能够高效处理大量代码和上下文信息,并一次性完成整个文件或多个文件的处理,且通常不会出错。
    • 减少幻觉: o1 在处理特定领域的查询语言(如 ClickHouse 和 New Relic)时表现出色,能够避免像 Claude 模型那样混淆语法。
    • 医疗诊断: o1 在医疗诊断方面表现出惊人的准确性,能够提供接近正确的鉴别诊断。
    • 解释概念: o1 擅长通过示例解释复杂的概念。
  • 局限:
    • 不擅长交互式对话: o1 不适合作为聊天模型使用,它不会主动向用户索取更多信息。
    • 需要大量的上下文: o1 的性能高度依赖于用户提供的上下文信息,如果上下文不足,其表现可能会令人失望。

结论:

OpenAI o1 模型的定位之争,不仅是一场关于技术应用的讨论,更是一场关于用户认知和技术发展的反思。它提醒我们,AI 模型并非万能,不同的模型有其特定的应用场景和使用方法。用户需要根据模型的特点来调整自己的使用方式,才能发挥其最大的潜力。

o1 的案例也为整个 AI 行业敲响了警钟:在追求技术进步的同时,更需要加强对用户的教育和引导,帮助用户正确理解和使用 AI 模型。未来,随着 AI 技术的不断发展,我们或许会看到更多具有独特功能和定位的模型出现,而如何让用户理解和适应这些模型,将成为行业面临的重要挑战。

参考文献:

(注:以上参考文献使用了 APA 格式)


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