O1: le novità di OpenAI e i cambiamenti nel prompting

OpenAI ha recentemente lanciato un nuovo modello di intelligenza artificiale generativa, denominato o1. Questo modello rappresenta una significativa evoluzione rispetto ai precedenti, ma non si configura come un semplice aggiornamento di GPT-4o o ChatGPT. In questo articolo, esploreremo le principali novità introdotte da o1 e come queste influenzano le tecniche di prompting e di prompt engineering.

Una nuova era per l’IA generativa

Il modello o1 è stato rilasciato come un esperimento piuttosto che come un aggiornamento diretto della serie GPT. Sebbene il nome possa sembrare confuso, è meglio riferirsi a questo modello con il nome ufficiale di o1. A differenza delle versioni precedenti, o1 incorpora una novità fondamentale: la catena di pensiero (chain-of-thought) è integrata direttamente nei suoi meccanismi interni. Questo cambiamento ha un impatto significativo sulle modalità di interazione con l’IA.

La catena di pensiero

La catena di pensiero è una tecnica che migliora la qualità delle risposte fornite dall’IA, suddividendo il processo decisionale in passaggi distinti. Nei modelli precedenti, era possibile richiedere esplicitamente che l’IA seguisse questo approccio. Con o1, però, la catena di pensiero è automatica. Questo significa che non è più necessario, né possibile, richiedere all’IA di eseguire questa tecnica; essa è già implementata nel sistema.

Vantaggi e Svantaggi: Da un lato, l’integrazione automatica della catena di pensiero può portare a risultati migliori. Dall’altro lato, può aumentare i tempi di risposta e i costi operativi, poiché ogni passaggio del pensiero viene conteggiato come parte del processo.

Nuove linee guida per il prompting con o1

Ecco alcuni consigli pratici per ottimizzare il prompting con il modello o1:

1. Evita di richiedere esplicitamente la catena di pensiero: Con o1, la catena di pensiero è già attiva. Non è necessario, e talvolta controproducente, richiederla nel prompt.
2. Semplifica i tuoi prompt: Mantieni i tuoi prompt il più semplice possibile. Prompt complessi possono non solo complicare il processo, ma anche ridurre l’efficacia delle risposte.
3. Usa delimitatori espliciti: Se il tuo prompt include più elementi distinti, utilizza delimitatori come virgolette triple o tag XML per facilitare la comprensione e l’interpretazione delle diverse sezioni.
4. Ottimizza il tuo RAG: La generazione aumentata da retrieval (RAG) deve essere semplificata. Quando importi dati, includi solo le informazioni più rilevanti per evitare complicazioni nel processo.
5. Gestisci i token visibili e invisibili: Con o1, dovrai considerare sia i token visibili (le parole del prompt e della risposta) sia i token invisibili (legati alla catena di pensiero automatica) per monitorare i costi e le dimensioni del contesto.
6. Fai attenzione alla specificità del dominio: O1 è particolarmente efficace in ambiti ristretti come la scienza e la programmazione. Tuttavia, potrebbe non performare altrettanto bene in contesti più generali.

Considerazioni finali

Questi suggerimenti sono specifici per il modello o1 e potrebbero non essere applicabili ad altri modelli di IA generativa come ChatGPT, GPT-4o o Claude. È essenziale adattare le proprie tecniche di prompting in base al modello utilizzato. Con il tempo, altre applicazioni di IA potrebbero adottare meccanismi simili, rendendo questi consigli sempre più rilevanti.

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