OpenAI veröffentlicht Best Practices für Reasoning-Modelle

OpenAI hat einen umfassenden Leitfaden für die Nutzung ihrer Reasoning-Modelle (o1 und o3-mini) im Vergleich zu den klassischen GPT-Modellen veröffentlicht. Der Guide zeigt euch, wann welche Modell-Familie am besten geeignet ist.

Demnach wurden die Reasoning-Modelle darauf trainiert, länger und gründlicher über komplexe Aufgaben nachzudenken. Sie eignen sich besonders für:

• Navigation durch mehrdeutige Aufgaben aus dem Bereich Mathematik, Engineering, Recht, Finanzen und Co.
• Analyse großer Datenmengen
• Erkennen von Zusammenhängen
• Mehrstufige Planungsprozesse
• Visuelle Analyse (bei o1)
• Code-Review und -Verbesserung

Die GPT-Modelle („die Arbeitspferde“) hingegen sind optimiert für:

• Schnelle Ausführung definierter Aufgaben
• Kostengünstige Verarbeitung
• Geringere Latenzzeiten

Für optimale Ergebnisse empfiehlt OpenAI, die Modelle zu kombinieren: Reasoning-Modelle für Planung und Entscheidungsfindung, GPT-Modelle für die Ausführung. Die Prompts sollten dabei möglichst einfach und direkt sein – klassische Prompt-Engineering-Techniken sind bei den Reasoning-Modellen nicht nötig, da sie diese Prozesse bereits intern durchführen.

Den Guide mit den Details findet ihr direkt bei OpenAI.

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