Op 12 september 2024 bracht OpenAI een nieuw AI-model uit, genaamd o1-preview. Deze release markeert een interessante verschuiving binnen de AI-wereld, waarbij de focus meer ligt op diepgaande redenatie en het oplossen van complexe problemen. Waar eerdere modellen, zoals GPT-4, vooral snel antwoord gaven, kiest de o1-serie ervoor om meer tijd te besteden aan het nadenken.
Wat is o1-preview?
De o1-preview is het eerste model in een nieuwe reeks van OpenAI, gericht op het oplossen van lastige vraagstukken door dieper na te denken. In plaats van snel een antwoord te genereren, zoals bij eerdere modellen, neemt dit model extra tijd om verschillende strategieën te overwegen en fouten te corrigeren. Hierdoor is het beter in staat om complexe problemen op het gebied van wiskunde, coderen en wetenschap te tackelen.
Wat ik persoonlijk interessant vind aan dit model, is dat het niet alleen meer kennis heeft, maar ook de aanpak van vraagstukken verbetert. Dit doet het door een proces van zelfcorrectie en door verschillende methoden uit te proberen, wat erg lijkt op hoe mensen moeilijke problemen oplossen.
Wat is OpenAI o1-mini?
Naast de uitgebreide versie, o1-preview, introduceerde OpenAI ook een kleinere en goedkopere variant, o1-mini. Deze versie is gericht op ontwikkelaars die efficiënte en betaalbare oplossingen nodig hebben, vooral binnen het gebied van coderen. Hoewel het model niet over de volledige kracht van de preview beschikt, blinkt het uit in het genereren en debuggen van complexe code.
Wist je dat: De geavanceerde redeneercapaciteiten van AI-modellen zoals OpenAI o1 zijn speciaal ontwikkeld om beter na te denken voordat ze een antwoord geven. Dit is vooral handig bij het oplossen van complexe problemen in wetenschap, wiskunde en coderen, omdat het model verschillende denkstrategieën kan proberen, fouten kan corrigeren en zichzelf kan verbeteren.
Bijzondere kenmerken
Wat de o1-serie echt bijzonder maakt, is de focus op diepere redenatie. Het model is ontworpen om zijn eigen denkproces te verbeteren. Dit betekent dat het zichzelf corrigeert en nieuwe strategieën probeert, waardoor het steeds beter wordt in het oplossen van ingewikkelde vraagstukken. Voor mij laat dit zien dat AI zich niet alleen richt op het verzamelen van feiten, maar ook op het verbeteren van de manier waarop die feiten worden toegepast.
Een voorbeeld / korte test van ChatGPT o1
Ik vroeg aan ChatGPT 01-preview:
Geef een html code die ik direct in WordPress kan plaatsen, in een blog, eigen html block. Ik wil een kennisquiz maken over ChatGPT-01 met 5 vragen, multiple choice (4 antwoorden per vraag). Op het eind moet er een eindscore berekend worden. De vragen moet je halen uit de volgende tekst. De quiz is in het Nederlands. [tekst van het persbericht over ChatGPT 01-preview]Vervolgens ging ChatGPT 25 seconden nadenken. Je merkt dan meteen dat de focus niet direct op snelheid ligt, maar dat AI echt de tijd neemt om het probleem aan te pakken.
De code
Vervolgens kreeg ik een code, die ik direct kan kopiëren. Deze werkte, maar de opmaak was niet heel netjes. Ik gaf dit aan. Vervolgens ging ChatGPT o1-preview weer diep nadenken.
Uiteindelijk kreeg ik een goed werkende code:
Kennisquiz over ChatGPT-01
Veelgestelde vragen
Voor wie is o1-preview geschikt?
Het model is vooral nuttig voor mensen die werken met ingewikkelde wetenschappelijke, wiskundige of technische vraagstukken. Denk bijvoorbeeld aan onderzoekers, wetenschappers en ontwikkelaars die complexe systemen bouwen.
Wat maakt o1-mini anders dan de volledige versie?
o1-mini is een kleinere en goedkopere versie van o1-preview, met een sterke focus op coderen. Hoewel het niet dezelfde brede kennis heeft als o1-preview, is het bijzonder effectief in het genereren en debuggen van code.
Is o1 al beschikbaar?
Ja, de o1-preview is momenteel beschikbaar voor ChatGPT Plus en Team-gebruikers. Ontwikkelaars kunnen ook toegang krijgen via de API. Binnenkort komt de o1-mini beschikbaar voor gratis ChatGPT-gebruikers. Wanneer dit is, is nog onbekend
Moet ik nu voor alles ChatGPT o1 gebruiken?
Hoewel o1-preview krachtig is voor complexe taken, zijn andere modellen zoals GPT-4 voorlopig beter geschikt voor algemene taken zoals informatie zoeken en eenvoudige vragen beantwoorden.
