Czym są modele rozumujące i jak z nich korzystać?

Modele rozumujące (ang. reasoning models), często oznaczane jako „thinking”, to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, które potrafią nie tylko generować tekst, ale przede wszystkim analizować, planować i podejmować decyzje. W odróżnieniu od standardowych modeli językowych, modele rozumujące są zoptymalizowane do rozwiązywania złożonych problemów, wymagających głębszego zrozumienia i wieloetapowego myślenia.

Główne cechy modeli rozumujących:

• Głębokie przetwarzanie informacji: Modele te analizują dane na wielu poziomach, co pozwala na bardziej trafne i spójne odpowiedzi.

• Zdolność do pracy z multimodalnymi danymi: Najnowsze modele, takie jak o3 i o4-mini, potrafią integrować i przetwarzać informacje z różnych źródeł, w tym tekstu i obrazów.

• Zaawansowane umiejętności w dziedzinach STEM: Modele rozumujące osiągają wysokie wyniki w zadaniach z matematyki, programowania i nauk ścisłych.

Kiedy warto używać modeli rozumujących?

Rozważ skorzystanie z modeli rozumujących w następujących sytuacjach:

1. Złożone zadania analityczne: Gdy problem wymaga wieloetapowej analizy i głębokiego zrozumienia.

2. Praca z dużymi, nieuporządkowanymi zbiorami danych: Modele te potrafią wyodrębnić istotne informacje i znaleźć ukryte wzorce.

3. Planowanie i strategia: Przy tworzeniu skomplikowanych planów działania lub strategii.

4. Przetwarzanie danych wizualnych: Analiza obrazów, wykresów czy schematów.

5. Kodowanie i debugowanie: Rozwiązywanie problemów programistycznych i optymalizacja kodu.

Jak skutecznie korzystać z modeli rozumujących?

Aby maksymalnie wykorzystać potencjał modeli rozumujących, warto przestrzegać kilku zasad:

• Prostota: Formułuj zapytania w sposób jasny i zwięzły. Unikaj nadmiernie skomplikowanych instrukcji.

• Unikaj „chain-of-thought”: Nie instruuj modelu, aby „myślał krok po kroku”. Modele rozumujące wykonują takie operacje wewnętrznie, a dodatkowe instrukcje mogą obniżyć jakość odpowiedzi .

• Stosuj ograniczniki: Używaj znaczników, takich jak nagłówki czy listy, aby uporządkować informacje i ułatwić modelowi ich interpretację.

• Zero-shot przed few-shot: Najpierw przetestuj model bez podawania przykładów (zero-shot). Jeśli to konieczne, dodaj kilka przykładów (few-shot), ale upewnij się, że są one spójne z instrukcjami .

• Określ ograniczenia: Jeśli istnieją konkretne wymagania (np. budżet, czas), jasno je określ w zapytaniu.

Przycisk „Rozumuj” w aplikacjach

W niektórych aplikacjach, takich jak chatboty, dostępna jest opcja oznaczona jako „Rozumuj”. Aktywacja tej funkcji pozwala na skorzystanie z modeli rozumujących, co może znacząco poprawić jakość odpowiedzi w przypadku złożonych zapytań.

Oznacz jako przeczytane (tylko dla siebie).