Cómo usar bien OpenAI o1: Consejos de prompting y ejemplos

La llegada de OpenAI o1 marca un punto de inflexión en la forma en que interactuamos con los modelos de lenguaje avanzados. Este cambio paradigmático nos obliga a replantearnos las estrategias de prompting que hemos utilizado hasta ahora. Cómo usar bien OpenAI o1 depende directamente de conocer sus limitaciones y puntos fuertes, y adaptar el prompting convenientemente.

Puntos fuertes de OpenAI o1

El OpenAI o1 no es simplemente una iteración más en la serie de modelos de lenguaje. Representa un salto cuántico en la capacidad de razonamiento de la IA. A diferencia de sus predecesores, que se basaban en la predicción probabilística de tokens, o1 incorpora nativamente un proceso de «pensamiento» paso a paso antes de generar una respuesta. Este avance se traduce en mejoras impresionantes en áreas críticas:

• Precisión matemática: Con un aumento del 70% en la precisión para tareas de razonamiento matemático, o1 demuestra una capacidad sin precedentes para resolver problemas complejos.
• Rendimiento académico: El modelo ha alcanzado niveles de precisión de nivel PhD en evaluaciones científicas, superando significativamente a modelos anteriores.
• Programación competitiva: o1 exhibe una destreza sobresaliente en tareas de programación, lo que augura un futuro prometedor para la automatización del desarrollo de software.

Limitaciones de la familia de modelos OpenAI o1

Realmente OpenAI o1 no es un modelo, sino una nueva familia de modelos de lenguaje grande. En estos momentos los usuarios tenemos acceso dos de ellos, o1-preview y o1-mini (este último es más rápido razonando según la compañía). Y a pesar de sus impresionantes capacidades, la familia o1 presenta algunos desafíos y limitaciones importantes:

• Opacidad del proceso de razonamiento: OpenAI no revela el proceso interno de razonamiento del modelo, lo que dificulta la comprensión de cómo llega a sus conclusiones.
• Funcionalidades limitadas: Características como navegación web y ajuste de temperatura no están disponibles.
• Latencia elevada: El tiempo de respuesta puede ser significativamente mayor debido al proceso de razonamiento interno.
• Especificidad de uso: No es el modelo óptimo para todas las tareas, especialmente aquellas que requieren creatividad lingüística. En este campo GPT-4o sigue siendo muy superior en los benchmarks.

Consejos y nuevas estrategias de prompting para OpenAi o1

Veamos en detalle las recomendaciones de OpenAI, con ejemplos concretos para cada una:

1. Simplicidad es la clave

Los prompts para o1 deben ser concisos y directos, evitando instrucciones extensas o complejas. El modelo está diseñado para comprender y procesar instrucciones simples de manera eficiente.

Ejemplo Anterior (GPT-4): «Imagina que eres un experto en economía. Necesito que analices el impacto de la inflación en la economía global durante los últimos 5 años. Por favor, proporciona un análisis detallado, incluyendo las causas principales, los efectos en diferentes sectores económicos, y las posibles soluciones a largo plazo. Asegúrate de incluir ejemplos específicos de diferentes países y regiones.»

Ejemplo para o1: «Analiza el impacto de la inflación global en los últimos 5 años.»

En este caso, o1 procesará la solicitud y proporcionará un análisis completo sin necesidad de instrucciones detalladas paso a paso.

2. Abandono del Chain of Thought (CoT)

Con o1, ya no es necesario guiar al modelo a través de pasos de razonamiento explícitos. El modelo realiza este proceso internamente, lo que permite obtener respuestas más precisas y coherentes sin la necesidad de prompts extensos.

Ejemplo Anterior (GPT-4): «Resuelve el siguiente problema matemático paso a paso:

1. Comienza con la ecuación 3x + 7 = 22
2. Resta 7 de ambos lados de la ecuación
3. Divide ambos lados por 3
4. Simplifica y proporciona el valor de x»

Ejemplo para o1: «Resuelve la ecuación 3x + 7 = 22»

o1 realizará los pasos necesarios internamente y proporcionará la solución sin necesidad de guía explícita.

3. Uso estratégico de delimitadores

Para mejorar la calidad y la estructura de las respuestas, se recomienda el uso de delimitadores claros en los prompts. Esto ayuda al modelo a organizar la información de manera más efectiva.

Ejemplo: «Proporciona información sobre el cambio climático en el siguiente formato: <Definición> </Definición> <Causas> </Causas> <Efectos> </Efectos> <Soluciones> </Soluciones>»

Este enfoque ayuda a o1 a estructurar su respuesta de manera clara y organizada, facilitando la lectura y comprensión de la información proporcionada.

4. Limitación de contexto adicional

Es importante proporcionar solo la información más relevante para evitar que el modelo «piense demasiado» o se desvíe del tema principal. Esto ayuda a mantener la precisión y la eficiencia de las respuestas.

Ejemplo Anterior (GPT-4): «Teniendo en cuenta la historia completa de la computación, desde los primeros ábacos hasta los supercomputadores modernos, pasando por la invención del transistor y el desarrollo de los microprocesadores, explica el funcionamiento básico de un ordenador personal actual.»

Ejemplo para o1: «Explica el funcionamiento básico de un ordenador personal moderno.»

En este caso, o1 proporcionará una explicación concisa y relevante sin necesidad de procesar información histórica innecesaria.

Diferentes familias, formas distintas de conversación

Estas nuevas estrategias de prompting para OpenAI o1 representan un cambio significativo en nuestra interacción con los modelos de IA avanzados. Con ellas podremos aprovechar al máximo las capacidades de razonamiento interno de o1, obteniendo respuestas más precisas, coherentes y eficientes.

El avance presentado por OpenAI abre nuevas posibilidades para aplicaciones más complejas y sofisticadas en diversos campos, desde la investigación científica hasta el desarrollo de software y la toma de decisiones empresariales, pero tendremos que acostumbrarnos a «hablar con o1» de una forma diferente a como lo hacemos con su hermano mayor.