OpenAI o1: на що здатна нова модель

OpenAI відкрили новий напрям розвитку мовних моделей: від простої генерації тексту їхня остання модель перейшла до розв’язання завдань із використанням логіки та покрокового аналізу проблеми.

Що таке OpenAI o1?

OpenAI o1 — це нова модель штучного інтелекту, розроблена для вирішення складних бізнес-завдань за допомогою глибокого аналізу та міркування. На відміну від попередніх версій, таких як , модель o1 не тільки генерує текст, але й здатна рефлексувати у процесі пошуку відповіді, пропонувати оптимальні варіанти та наголошувати на можливих проблемах. Вона спеціально розроблена для завдань, які вимагають аналітики, прийняття рішень і глибшого підходу до розв'язання проблем.

Нові моделі o1 мають низку унікальних функцій:

• можливість аналізувати та перевіряти варіанти рішень;
• здатність рефлексувати над результатами у процесі пошуку та пропонувати покращені рішення, наголошуючи на можливих проблемах;
• покращене розуміння та адаптація до користувацьких запитів, включаючи гумор і багатозадачність;
• здатність розв'язувати математичні та фінансові задачі.

Порівняння з передовими моделями ШІ

Передові моделі GPT-4о від OpenAl Ta Claude 3.5 від Anthropic демонструють чудові результати у генерації тексту, але нова модель o1 виходить за межі простого текстового супроводу. Наприклад, для завдань, пов’язаних з аналітикою у сфері рекрутингу, o1 надає детальнішу інформацію, включаючи формули метрик, поради щодо їхнього обчислення, та рекомендації щодо оптимізації процесів.

Крім того, OpenAI o1 демонструє здатність розв'язувати задачі з більшим рівнем деталізації та структурованості у порівнянні з GPT-4o та Claude 3.5. Наприклад, o1 може запропонувати різні підходи до збору даних для кожної метрики, пропонувати додаткові варіанти збору даних для більшої точності, а також рекомендації щодо організації даних у вигляді таблиць і графіків.

Практичне застосування: Аналітика для відділу рекрутингу

Команда MODUS X разом з HR експертом, HR Partner Олександром Шевченком, протестувала функціонал o1 для аналітики у відділі рекрутингу, порівнюючи його з іншими моделями, зокрема ChatGPT-4о та Claude 3.5. Метою було визначити, як кожна з моделей допомагає структурувати аналітичні процеси, збирати необхідні дані, обчислювати метрики та пропонувати візуалізації для покращення процесу найму.

Запит: Як побудувати аналітику для відділу рекрутингу?

• OpenAI o1 надав найбільш структуровану та детальну відповідь, описавши кожен крок аналітичного процесу. Він детально розглянув, які дані необхідно зібрати на кожному етапі та надав конкретні рекомендації для постановки цілей і запитань, які потрібно поставити під час аналізу.
• GPT-4о запропонував подібні кроки, але обмежився загальними фразами і лише додав етап постановки цілей та запитань до них.
• Claude надав коротку відповідь з основними тезами без глибокої деталізації та пояснень.

Запит: Як розрахувати основні метрики?

• OpenAI o1 надав перелік з 15 метрик з формулами, поясненнями значення кожної метрики та порадами щодо їх обчислення. Він також звернув увагу на можливі труднощі при розрахунку цих метрик і запропонував шляхи їх вирішення.
• GPT-4о надав схожу за структурою відповідь, але включив лише 9 метрик і не запропонував додаткових порад щодо обрахунку. Пояснення також були менш глибокими і не враховували можливі труднощі.
• Claude запропонував короткий опис і формули для 5 метрик, без детальних пояснень.

Запит: Які дані потрібно зібрати для обрахунку цих метрик?

• Всі три моделі надали базові рекомендації щодо збору даних для кожної метрики.
• OpenAI o1 запропонував розширені пояснення, включаючи рекомендації зі збору додаткових даних для покращення аналітики, а також варіанти значень для неоднозначних метрик і способи управління даними.
• GPT-4о надав базові рекомендації для кожної метрики з трохи глибшою деталізацією.
• Claude зупинився на стандартних рекомендаціях та коротко зазначив про додаткові дані, які можуть бути корисними.

Запит: Склади таблицю для збору цих даних.

• OpenAI o1 створив 5 окремих таблиць для різних секцій: Кандидати, Вакансії, Етапи рекрутингу. Він також додав додаткові поля для глибшого аналізу, надав приклади заповнених таблиць і рекомендації щодо їхнього заповнення та організації даних.
• GPT-4о розділив стовпчики за секціями, але надав лише базові приклади таблиць без додаткових пояснень.
• Claude запропонував одну таблицю в зручному форматі для зберігання, додав типи даних і кілька слушних зауважень.

Запит: Запропонуй візуалізації для відстежування метрик.

• OpenAI o1 надав для кожної метрики кілька варіантів візуалізацій з поясненням того, що буде відображено на кожному графіку та яка мета цих візуалізацій. Він також запропонував рекомендації щодо створення візуалізацій і надав варіанти інструментів для цього.
• GPT-4о надав схожі пропозиції, але менш детально прописані та структуровані.
• Claude запропонував кілька коротких пропозицій графіків та надав код для прикладу таких графіків.

Запит: Поясни ціль кожної візуалізації.

• OpenAI o1 і GPT-4о надали розширені описи діаграм, включивши бізнесові питання, які можна вирішити з їхньою допомогою. o1 також додав корисне резюме про різні типи графіків.
• Claude детально пояснив, з якими питаннями допоможуть діаграми та як їх інтерпретувати.

Запит: Склади план впровадження аналітики, обговореної вище.

• OpenAI o1 надав більш деталізований план з таймлайном, ресурсами та інструментами, а також рекомендаціями щодо мінімізації ризиків.
• GPT-4о надав подібний план, але менш деталізований.
• Claude виділив основні етапи, додав таймлайн і окремий файл із планом.

Запит: Допоможи знайти управлінські рішення, які випливали б з аналізу наявного масиву метрик.

• GPT-4о порахував основні статистичні показники з даних і дав коротке пояснення результатів.
• OpenAI o1 пішов далі та надав релевантні поради щодо управлінських рішень.

Висновок: OpenAI o1 значно перевершує інші моделі шляхом самостійного розуміння потрібної структури та змісту відповіді за коротким запитом від користувача. І як наслідок, модель демонструє глибоку деталізацію, структурований підхід до збору даних і обрахунку метрик, розробку візуалізацій та планів впровадження. Важливим доповненням є також те, що o1 здатен на нешаблонний аналіз даних і пропозиції рішень відповідно до цього аналізу. Це дозволяє значно скоротити час на формулювання запиту та самостійну обробку задачі, а головне — підвищити ефективність управлінських рішень у відділі рекрутингу.

Візуалізація та інтерпретація даних

Нові моделі ШІ також допомагають візуалізувати дані за допомогою різних типів графіків, таких як часові ряди, кругові діаграми, гістограми та теплові карти. OpenAI o1 пропонує кілька варіантів візуалізацій для кожної метрики з поясненням того, яка інформація буде відображатися на кожній діаграмі та як її можна використовувати для оптимізації процесів. Це дозволяє швидко ідентифікувати тренди, порівнювати ефективність різних стратегій та виявляти області для оптимізації процесів.

Майбутнє ШІ-асистентів

Мовні моделі ШІ стають все більш схожими на людей-асистентів, здатних виконувати різноманітні завдання та надавати цінні рекомендації. У майбутньому очікується, що ChatGPT зможе самостійно вибирати відповідну модель для кожного конкретного завдання, що ще більше розширить його можливості.

OpenAI o1 відкриває нові можливості у бізнес-аналітиці та прийнятті рішень завдяки глибокому аналізу, детальній структуризації даних і практичним рішенням. Кейс з аналітики для відділу рекрутингу показав, що o1 не лише надає рекомендації, але й автоматизує складні процеси, підвищуючи ефективність управлінських рішень.

Ця модель спрощує і покращує процес прийняття рішень, пропонуючи точні, структуровані інсайти та рекомендації. Вона стає ключовим інструментом для бізнесу, що прагне оптимізувати внутрішні та зовнішні процеси, зростати й залишатися конкурентоспроможним.