OpenAIo1：逻辑能力显著提升，推理侧算力消耗大幅增加.pptxVIP

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OpenAIo1：逻辑能力显著提升，推理侧算力消耗大幅增加.pptx

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摘要;大语言模型发展历史;大语言模型存在一定的能力边界;在大语言模型中，提示工程是指设计和编写提示文本，以引导模型生成符合特定要求的语言输出。提示工程可以包括选

择合适的词汇、语法、上下文和主题等元素，以及使用不同的技巧和策略来影响模型的生成行为和结果。

提示工程的作用：

提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。

通过提示工程设计、研发强大的工程技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。;概念一：思维链和思维树;概念二：强化学习;Q-learning;AlphaGo;AlphaGoZero;思维树+Q-learning=OpenAIo1;过程监督反馈奖励函数;;为了突出相对于GPT-4o的推理性能改进，OpenAI在一系列不同的人类考试和机器学习基准测试中测试了o1模型。实验结果表明，在绝大多数推理任务中，o1的表现明显优于GPT-4o。o1在广泛的基准测试上比GPT-4o有所改进，包括54/57MMLU子类别。;思维数推理过程：多问多答，寻找最优答案;逻辑思维能力增强;;;推理实例;OpenAIo1 API收费情况;大模型技术发展不及预期：大模型属于先进AI算法，若后续大模型算法更新迭代效果不及预期，则会影响大模型演

进及拓展，进而会影响其商业化落地等；

商业化落地不及预期：大模型的商业落地模式在业界中普遍处于探索阶段，用户对于大模型的接受程度和商业化变现能力可能不及预期；

政策监管力度不及预期：大语言模型带来新的网络生态商业，尚属于前期成长阶段，政策监管难度加大，相关法律法规尚不完善，政策监管力度可能不及预期；

数据数量与数据质量不及预期：大型语言模型需要大量的高质量数据进行训练，若数据数量和质量存在短板，则会影响大语言模型效果。