AI Reasoning Modeller
🤔 Hvordan bruger man OpenAI's reasoning modeller?
🤖OpenAI har udgivet to forskellige “AI-modelfamilier” med komplementære formål: Ræsonnerende modeller (o1 og o3-mini) og GPT-baserede modeller (som GPT-4o).
🧠De ræsonnerende modeller, fungerer som “tænkere”, "planlæggere", “analytikere”og “strateger” og er udviklet til at løse komplekse opgaver. De kan “tænke over opgaver” og håndtere, analysere og se sammenhænge i store datamængder og kompleks information. Modellerne har høj nøjagtighed og reliability og er gode til at løse opgaver indenfor f.eks. matematik, videnskab, engineering, finansiel analyse og juridisk arbejde.
📊AI reasoning models kan analysere og finde sammenhænge i store mængder ustrukturerede data samt behandle komplekse tekster fra f.eks. juridiske dokumenter, kontrakter, selskabsrapporter, regnskaber mv.
👁️ AI reasoning modellen OpenAI o1 (Pro) kan analysere billedefiler og screen dumbs med f.eks. komplekse diagrammer, tabeller, tekst, tegninger mv.
💻 Kode review og udvikling: AI reasoning models er kraftfulde til at gennemgå, review’e, justere og udvikle computerkode.
🔎Reasoning modeller kan bruges til datavalidering og kvalitetssikring. De kan også bruge til QA/QC af anden AI-genereret output.
💬Succes med ræsonnerende modeller afhænger i høj grad af prompting teknikken der bruges. Prompt engineering er forskellig fra GPT-baserede modeller så her er nogle tips opsummeret:
🔑 Det centrale princip er ENKELTHED og KLARHED, hvor direkte instruktioner ofte giver bedre resultater end komplekse prompts. Det skyldes at AI reasoning modellerne er designet til at udføre deres egen interne ræsonnering, hvilket betyder, at mange traditionelle prompt-teknikker potentielt faktisk kan hæmme modellernes performance.
✅ Formulér opgaven og objective klart
✅ Lad modellen udføre sin egen analyse uden at “detailstyre” processen for meget
✅ Brug “delimiters” for at angive klar opdeling af forskellige inputsektioner
✅ Start med en prompt uden eksempler (zero-shot prompting)
✅ Tilføj kun eksempler hvis nødvendigt (few-shot prompting)
✅ Angiv relevante steps vigtigt for at løse opgaven samt specifikke afgrænsninger og begrænsninger.
❗️Bemærk: “Think step by step" og “Explain your chain of thoughts” prompts er unødvendige
🤖GPT-modellerne er modsat reasoning modeller (fx o1 familien) optimeret til hurtig og effektiv udførelse af mere simple og veldefinerede opgaver. GPT-modellerne er som effektive “udførerer”/“doers”, der arbejder bedst når opgaven er klar og lige-til. De arbejder hurtigere og er billigere end reasoning models.
🔄AI-workflows der kombinerer GPT-baserede og reasoning models kan være supereffektive! Ræsonnerende AI modeller kan bruges til evaluering og opgaveløsningsplanlægning mv, mens GPT-modeller kan bruges til udførelse af de specifikke opgaver defineret af reasoning modellen.
🌟Man får værdi med AI ved at bruge det rigtige værktøj til den rette opgave brugt på rette måde!
God fornøjelse! 😀
