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o1モデルのプロンプトエンジニアリングって?

SomaWada
September 17, 2024

 o1モデルのプロンプトエンジニアリングって?

こちらのイベントの登壇資料です。
https://minorun365.connpass.com/event/331247/

SomaWada

September 17, 2024
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Transcript

  1. ©KINTO Corporation. All rights reserved. 3 Index 1 KINTOテクノロジーズとは 2

    o1の立ち位置って?(私見含む) 3 6 目次 3 o1モデルのプロンプトエンジニアリング 4 まとめ
  2. ©KINTO Corporation. All rights reserved. 5 KINTOテクノロジーズ株式会社について(グループ組織) トヨタ自動車株式会社 トヨタファイナンシャルサービス株式会社 海外販売金融

    現地事業会社 世界40以上の国と地域で サービスを展開 KINTOテクノロジーズ 株式会社 株式会社KINTO トヨタファイナンス 株式会社 販売金融・クレジット カードなど
  3. ©KINTO Corporation. All rights reserved. 9 GPT-4 (Turbo) GPT-4o o1

    スケールアップ → 地頭の向上 マルチモーダル →目や耳の獲得 じっくり考える →論理的思考の獲得 GPT-3.5 Turbo ※モデルユーザー目線での私見/印象です
  4. ©KINTO Corporation. All rights reserved. 10 GPT-4 (Turbo) GPT-4o o1

    スケールアップ → 地頭の向上 マルチモーダル →目や耳の獲得 じっくり考える →論理的思考の獲得 ??? ※モデルユーザー目線での私見/印象です
  5. ©KINTO Corporation. All rights reserved. 11 GPT-4 (Turbo) GPT-4o o1

    スケールアップ → 地頭の向上 マルチモーダル →目や耳の獲得 じっくり考える →論理的思考の獲得 ??? ※モデルユーザー目線での私見/印象です 今のうちから 使い方に慣れておく いつか出てくるとてつもない技術に 備えさせようとしている??
  6. ©KINTO Corporation. All rights reserved. 13 参照した記事 Introducing OpenAI o1-preview

    https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/ OpenAI o1 System Card https://openai.com/index/openai-o1-system-card/ Learning to Reason with LLMs https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/ Using reasoning for routine generation https://cookbook.openai.com/examples/o1/using_reasoning_for_routine_generation Using reasoning for data validation https://cookbook.openai.com/examples/o1/using_reasoning_for_data_validation Reasoning models https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning
  7. ©KINTO Corporation. All rights reserved. 16 公式のサンプルを見てみよう! https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning ・以下のReactコンポーネントを、ノンフィク ションの本のテキストが赤くなるように変更

    してください。 ・返信にはコードのみを含めてください。 ・マークダウンのコードブロックのような追 加のフォーマットは含めないでください。 ・フォーマットには4スペースのタブを使用し、 コードの1行が80文字を超えないようにしてく ださい。
  8. ©KINTO Corporation. All rights reserved. 17 公式のサンプルを見てみよう! https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning 私は、ユーザーからの質問を受け取り、それをデータベースで検索する Pythonアプリを作りたいと考えています。そのデータベースでは、

    質問が答えと対応付けられています。もし近い一致があれば、その一致した答えを取得します。 もし一致しなければ、ユーザーに答えを提供してもらい、 その質問/答えのペアをデータベースに保存します。 ディレクトリ構造を計画し、各ファイルの内容を完全に書いてください。 コードの途中ではなく、最初と最後に理由を説明してください。
  9. ©KINTO Corporation. All rights reserved. 22 まとめ ▍これまでの常識は一旦忘れて、素直な欲求をぶつける ・「ステップバイステップ」などのテクニックがむしろ悪影響する場合あり ・「実現したいこと」「必要な情報」にとどめて、論理はAIに任せてみる

    ・リクエスト数が限られるので「理由も教えて」などアウトプットを増やす工夫が有効 ▍GPT-4oとo1-previewの性能差は、もはや素人には分からない領域に ・解決できる課題が高度になったことで、その判定も高度に ・現時点ではとりあえず4o、満足いかなければo1を試す流れか →ただし、4o向けとo1向けではプロンプトを変える必要あり ▍(私見)o1-previewは「プロがよりプロになる」ツールか ・GPT-4oなどは苦手を補ってくれるAIのイメージ ・o1-previewはその道の専門家とも対等にやり取り可能な、プロ向けツールか