Hint Engineering für OpenAI O1 und O3-mini Inferenzmodelle

Einleitung: OpenAIs O1 und O3-mini sind fortgeschrittene "Denkmodelle", die sich vom Basis-GPT-4 (allgemein als GPT-4o bekannt) in der Art und Weise unterscheiden, wie sie Aufforderungen verarbeiten und Antworten erzeugen. Diese Modelle sind so konzipiert, dass sie mehr Zeit mit dem "Nachdenken" über komplexe Probleme verbringen und die menschliche Analyse nachahmen.

Dieses Papier bietet einen detaillierten Einblick in OpenAIs O1 im Gesang antworten O3-mini Prompt-Techniken für schlussfolgernde Modelle. Die Erkenntnisse über die Eingabestruktur, die Schlussfolgerungsfähigkeiten, die Antwortcharakteristika und die bewährten Prompt-Verfahren, die in diesem Papier dargelegt werden, sind jedoch die Nicht auf OpenAI-Modelle beschränkt . Mit dem Boom der Inferenzmodellierungstechniken hat es einen Zustrom von wie DeepSeek-R1 und viele andere Modelle mit überlegenen Argumentationsfähigkeiten. Die Grundprinzipien und Techniken in diesem Papier können ebenfalls als wertvolle Referenz dienen, um den Lesern zu helfen, die DeepSeek-R1 und andere ähnliche Inferenzmodelle, um ihr Potenzial zu maximieren. Nachdem wir einen Einblick in die O1- und O3-mini Schnelles EngineeringDie Details werden von einer Aufforderung an die Leser begleitet, darüber nachzudenken, wie diese Erkenntnisse in den breiteren Bereich der Inferenzmodellierung integriert und angewendet werden können, um leistungsfähigere KI-Anwendungen zu ermöglichen.

O1/O3-mini vs. GPT-4o

Eingabestruktur und Kontextverarbeitung

• Eingebautes Denken vs. stichwortgesteuertes Denken: Die Modelle der Serie O1 habenEingebaute Fähigkeit zum logischen DenkenDas bedeutet, dass sie intern denken, ohne die zusätzliche Anleitung von Stichworten. Im Gegensatz dazu benötigt GPT-4o normalerweise externe Anweisungen wie "Lass uns Schritt für Schritt denken", um es bei der Lösung komplexer Probleme anzuleiten, da es nicht automatisch das gleiche Maß an mehrstufigem Denken durchführt. Bei O1/O3-mini brauchen Sie nur die Frage zu stellen; das Modell analysiert sie selbständig in der Tiefe.
• Der Bedarf an externen Informationen: GPT-4o verfügt über eine umfangreiche Wissensbasis und Zugang zu Werkzeugen (z. B. Browsing, Plug-ins, Vision) in einigen Einsatzgebieten, was ihm hilft, eine Vielzahl von Themen zu behandeln. Im Gegensatz dazu liegt das O1-Modell außerhalb des Ausbildungsschwerpunkts desEingeschränkte Wissensbasis. Das bedeutet, dass beim Einsatz des O1/O3-mini, wenn die Aufgabe den gesunden Menschenverstand übersteigt, dieWichtige Hintergrundinformationen oder Zusammenhänge sollten in die Eingabeaufforderungen aufgenommen werden--Gehen Sie nicht davon aus, dass das Modell Nischenfakten kennt. gpt-4o kennt vielleicht schon einen Präzedenzfall oder ein obskures Detail, während O1 Sie vielleicht braucht, um diesen Text oder diese Daten zu liefern.Tipp Beispiel:
  • GPT-4o: "Eine Analyse der jüngsten Entscheidung des Obersten Gerichtshofs der USA zum Abtreibungsrecht". (GPT-4o hat vielleicht schon Kenntnis)
  • O1: "Analysieren Sie die Auswirkungen des Abtreibungsrechtsurteils auf die amerikanische Gesellschaft vor dem Hintergrund der folgenden Hintergrundinformationen: [fügen Sie Zusammenfassungen relevanter Nachrichtenberichte und Rechtsdokumente ein]." (O1 benötigt möglicherweise ausführlichere Hintergrundinformationen)
• Länge des Kontexts: Das Inferenzmodell verfügt über ein sehr großes Kontextfenster: O1 unterstützt bis zu 128k Token-Eingaben und O3-mini akzeptiert bis zu 200k Token (bis zu 100k Token-Ausgaben), was die Kontextlänge von GPT-4o übersteigt. Dies ermöglicht es Ihnen, große Falldateien oder Datensätze direkt in O1/O3 einzugeben.Übersichtliche Organisation von großen Inputs für Souffleurprojekte(Sowohl GPT-4o als auch O1 sind in der Lage, lange Eingabeaufforderungen zu verarbeiten, aber die höhere Kapazität von O1/O3 bedeutet, dass Sie einen detaillierteren Kontext in eine einzige Eingabe aufnehmen können, was bei komplexen Analysen sehr nützlich ist.Tipp Beispiel:
  • "Fassen Sie die wichtigsten Streitpunkte des Falles und das endgültige Urteil des Gerichts auf der Grundlage dieses langen juristischen Dokuments zusammen, das Sie unten einfügen. (O1/O3-mini kann eine solch lange Eingabe effizient verarbeiten)

Logisches Denken und logische Schlussfolgerungen

• Die Tiefe der Argumentation: O1 und O3-mini fürSystematische, mehrstufige ArgumentationOptimiert. Sie "denken länger nach", bevor sie antworten, was zu genaueren Lösungen bei komplexen Aufgaben führt. Zum Beispiel löste O1-preview 831 TP3T bei einer anspruchsvollen Mathematikprüfung (AIME), während GPT-4o eine Lösungsrate von 131 TP3T hatte, was seine überlegenen Fähigkeiten zur logischen Schlussfolgerung in der Berufswelt beweist. GPT-4o ist ebenfalls leistungsfähig, neigt aber dazu, bei der Generierung von Antworten einfacher zu sein; ohne explizite Aufforderungen führt es möglicherweise keine erschöpfenden Analysen durch, was in sehr komplexen Situationen, die von O1 erfasst werden können, zu Fehlern führen kann.
• Bearbeitung komplexer Aufgaben im Vergleich zu einfachen Aufgaben: Da die Modelle der O1-Familie standardmäßig auf tiefes Schließen setzen, schneiden sie bei komplexen Problemen mit vielen Inferenzschritten (z. B. vielschichtige Analysen, lange Beweise) gut ab. In der Tat übertreffen Inferenzmodelle wie O1-mini oder O3 bei Aufgaben, die fünf oder mehr Inferenzschritte erfordern, GPT-4 um mehr als 161 TP3T an Genauigkeit. Dies bedeutet jedoch auch, dassBei sehr einfachen Abfragen kann O1 "zu viel nachdenken". Es wurde festgestellt, dass bei einfachen Aufgaben (weniger als 3 Argumentationsschritte) die zusätzlichen analytischen Prozesse von O1 ein Nachteil sein können - in vielen dieser Fälle schnitt es aufgrund des Überdenkens nicht so gut ab wie GPT-4. GPT-4o kann eine einfache Frage direkter und schneller beantworten, während O1 unnötige Analysen. Der Hauptunterschied besteht darin, dass O1 auf Komplexität kalibriert istDaher kann es für triviale Quizfragen weniger effizient sein.Tipp Beispiel:
  • Komplexe Aufgaben (geeignet für O1): "Analyse und Zusammenfassung der langfristigen Auswirkungen des Klimawandels auf die Weltwirtschaft, einschließlich der potenziellen Risiken und Chancen für verschiedene Branchen, den Arbeitsmarkt und den internationalen Handel."
  • Einfache Aufgaben (geeignet für GPT-4o): "Wie ist das Wetter heute?"
• Stil der logischen Schlussfolgerung: Bei Rätseln, deduktivem Denken oder Schritt-für-Schritt-Problemen muss das GPT-4o das Projekt in der Regel auffordern, Schritt für Schritt vorzugehen (sonst springt es möglicherweise zur Antwort). Die O1/O3-mini gehen mit logischer Deduktion anders um: Sie simulieren interne Dialoge oder Entwürfe. Für den Benutzer bedeutet dies, dass die O1Die endgültigen Antworten sind oft gut durchdacht und weisen weniger logische Lücken auf.Es vervollständigt tatsächlich die "Gedankenkette" intern, um die Konsistenz zu überprüfen. Es vervollständigt die "Gedankenkette" intern, um die Konsistenz zu überprüfen. Aus der Perspektive des Cueing ist es üblich, dass manEs besteht keine Notwendigkeit, O1 aufzufordern, seine Logik zu erklären oder zu überprüfen-Es tut dies automatisch, bevor es die Antwort präsentiert. Für GPT-4o könnten Sie Anweisungen wie "erst Hypothesen auflisten, dann Schlussfolgerungen ziehen" einfügen, um logische Strenge zu gewährleisten; für O1 sind solche Anweisungen oft überflüssig oder sogar kontraproduktiv.Tipp Beispiel:
  • GPT-4o: "Lösen Sie dieses Logikrätsel: [Inhalt des Rätsels]. Zeigen Sie Ihre Lösung Schritt für Schritt und erklären Sie die Gründe für jeden Schritt."
  • O1: "Lösen Sie dieses Logikrätsel: [Inhalt des Rätsels]." (O1 wird automatisch logisch denken und eine gut durchdachte Antwort geben)

Antwortcharakterisierung und Leistungsoptimierung

• Details und Redundanz: Aufgrund ihrer tiefgreifenden Argumentation werden O1 und O3-mini normalerweise für komplexe Abfragen erstelltDetaillierte, strukturierte Antworten. O1 kann zum Beispiel eine mathematische Lösung in mehrere Schritte aufschlüsseln oder jeden Teil eines strategischen Plans begründen. Auf der anderen Seite kann GPT-4o eher knappe Antworten oder Zusammenfassungen auf hohem Niveau geben, wenn er nicht zu einer detaillierten Beschreibung aufgefordert wird. In Bezug auf Prompt Engineering bedeutet diesO1-Antworten können länger oder technischer sein. Sie können diese Redundanz besser mit Direktiven steuern. Wenn Sie wollen, dass O1 sich kurz fasst, müssen Sie ihm das explizit sagen (wie bei GPT-4) - andernfalls könnte es dazu neigen, erschöpfend zu sein. Umgekehrt, wenn Sie wollen, dass die AusgabeSchritt für Schritt erklärenGPT-4o muss möglicherweise aufgefordert werden, eine solche zu erstellen, während O1 sie auf Anfrage gerne zur Verfügung stellt (und die entsprechenden Überlegungen möglicherweise ohnehin intern angestellt hat).Tipp Beispiel:
  • Antrag auf ausführliche Erläuterung (GPT-4o): "Erläutern Sie ausführlich die Funktionsweise des Transformer-Modells, einschließlich der spezifischen Aufgaben der einzelnen Komponenten, und verwenden Sie nach Möglichkeit Fachbegriffe.
  • Gefordert sind knappe Antworten (O1): "Fassen Sie die Kernidee des Transformer-Modells in drei Sätzen zusammen."
• Genauigkeit und Selbstkontrolle: Das Inferenzmodell weist eineSelbstüberprüfungOpenAI stellt fest, dass O1 besser in der Lage ist, seine eigenen Fehler während der Antwortgenerierung zu erkennen, wodurch die sachliche Genauigkeit bei komplexen Antworten verbessert wird. GPT-4o ist in der Regel genau, aber ohne Anleitung kann es gelegentlich mit Sicherheit falsch liegen oder halluzinieren. Die Architektur von O1 verringert dieses Risiko, indem sie Details validiert, während sie "denkt". Tatsächlich haben Benutzer beobachtet, dass O1 weniger falsche oder bedeutungslose Antworten auf knifflige Fragen produziert, während GPT-4o möglicherweise Cueing-Techniken benötigt (z. B. die Aufforderung, seine Antworten zu kritisieren oder zu validieren), um das gleiche Maß an Vertrauen zu erreichen. Das bedeutet, dass man O1/O3-mini in der Regel zutrauen kann, komplexe Fragen durch direkte Aufforderung richtig zu beantworten, während man bei GPT-4 möglicherweise Anweisungen wie "Prüfen Sie, ob Ihre Antwort mit den oben genannten Fakten übereinstimmt" hinzufügen muss. Dennoch ist kein Modell absolut zuverlässig, daher sollten Sie immer die wichtigsten Fakten überprüfen.Tipp Beispiel:
  • GPT-4o (Betonung auf Genauigkeit): "Analysieren Sie die Zahlen in diesem Finanzbericht und berechnen Sie die Nettogewinnspanne des Unternehmens. Überprüfen Sie die Zahlen noch einmal, um sicherzustellen, dass die Berechnungen korrekt sind.
  • O1 (Standardvertrauen): "Analysieren Sie die Daten dieses Finanzberichts und berechnen Sie die Nettogewinnspanne des Unternehmens."
• Geschwindigkeit und Kosten: Ein bemerkenswerter Unterschied besteht darin, dass das Modell O1 langsamer und teurer ist, wenn es um tiefere Schlussfolgerungen geht.O1 Pro enthält sogar einen Fortschrittsbalken für lange Abfragen.GPT-4o ist für typische Abfragen tendenziell reaktionsschneller.O3-mini wurde eingeführt, um eineSchnellere und kostengünstigere Argumentationsmodelle--Er ist pro Token viel billiger als O1 oder GPT-4o und hat eine geringere Latenzzeit. O3-mini ist jedoch ein kleineres Modell, das zwar für MINT-Fragen leistungsfähig ist, aber bei allgemeinem Wissen oder extrem komplexen Schlussfolgerungen möglicherweise nicht mit O1 oder GPT-4 mithalten kann. Um das Beste zu bietenReaktionsfähigkeitBeim Prompt-Engineering müssen Sie zwischen Tiefe und Geschwindigkeit abwägen: O1 braucht möglicherweise länger, um gründlich zu antworten. Wenn die Latenzzeit ein Problem darstellt und die Aufgabe nicht maximal komplex ist, kann O3-mini (oder sogar GPT-4o) die bessere Wahl sein.OpenAI empfiehlt, dass GPT-4o "immer noch die beste Wahl für die meisten Hinweise" ist und O1 hauptsächlich für wirklich schwierige Probleme. Kurz gesagt, verwenden Sie das richtige Werkzeug für den Job - wenn Sie O1 verwenden, erwarten Sie längere Antwortzeiten und planen Sie die langsamere Ausgabe ein (möglicherweise durch Benachrichtigung des Benutzers oder Anpassung des System-Timeouts).Tipp Beispiel:
  • Geschwindigkeitsvorrang (geeignet für GPT-4o oder O3-mini): "Fassen Sie die wichtigsten Punkte dieses Artikels kurz zusammen, je schneller, desto besser".
  • Priorität der Tiefe (geeignet für O1):"Analysieren Sie die Logik und die Beweise der Argumente dieses Artikels gründlich und beurteilen Sie die Glaubwürdigkeit seiner Argumente."

Tipps zur Maximierung der Leistungsfähigkeit technischer Verfahren

Die effektive Nutzung von O1 und O3-mini erfordert einen etwas anderen Ansatz für das Cueing als GPT-4o. Nachfolgend finden Sie die wichtigsten Cueing-Techniken und Best Practices, um mit diesen Inferenzmodellen optimale Ergebnisse zu erzielen:

Halten Sie die Spitzen frei und minimieren Sie sie

Formulieren Sie Ihre Anfrage kurz und klar. Da O1 und O3 ein intensives internes Denken betreiben, sind sie nicht an gezielten Fragen oder Anweisungen ohne fremde Texte interessiertReagieren auf das Beste. openAI und neuere Forschungen legen nahe, dass die Verwendung von zu komplexen oder Bootstrapping-Cues für diese Modelle vermieden werden sollte. In der Praxis bedeutet dies, dass Siedas Problem oder die Aufgabe klar formulieren und nur die notwendigen Details angebenEs besteht keine Notwendigkeit, "Modifikatoren" hinzuzufügen oder die Abfrage mehrfach neu zu formulieren. Es ist nicht notwendig, "Modifikatoren" hinzuzufügen oder die Frage mehrmals neu zu formulieren. Anstatt zum Beispiel zu schreiben: "Bei diesem anspruchsvollen Rätsel möchte ich, dass Sie jeden Schritt sorgfältig durchdenken, um die richtige Lösung zu finden. Lassen Sie es uns Schritt für Schritt aufschlüsseln ......", wäre es besser, einfach zu fragen: "Lösen Sie das folgende Rätsel [einschließlich Rätseldetails]. Erläutern Sie Ihre Überlegungen." Das Modell wird natürlich intern Schritt für Schritt denken und eine Erklärung abgeben. Zu viele Anweisungen können die Dinge tatsächlicherschweren-Eine Studie hat ergeben, dass ein zu großer Kontext oder zu viele BeispieleGeringere Leistung von O1die seinen Denkprozess im Wesentlichen überfordert.Tipp: Beginnen Sie bei komplexen Aufgaben mit Null-Hinweisen (nur Aufgabenbeschreibungen) und fügen Sie nur dann weitere Anweisungen hinzu, wenn Sie feststellen, dass die Ausgabe nicht Ihren Anforderungen entspricht. Häufig führt die Minimierung der Hinweise zu den besten Ergebnissen für diese Inferenzmodelle.

Tipp Beispiel:

• Einfache Tipps (O1/O3-mini): "Analysieren Sie diesen Marktforschungsbericht, um die drei wichtigsten Markttrends zu identifizieren."
• Redundanz-Tipp (nicht empfohlen): "Ich habe hier einen sehr wichtigen Marktforschungsbericht mit vielen Inhalten und Informationen, und ich möchte, dass Sie ihn sorgfältig und nachdenklich lesen, gründlich darüber nachdenken und dann analysieren, welches die wichtigsten Markttrends in diesem Bericht sind. Am besten wäre es, wenn Sie die drei wichtigsten Trends auflisten und erklären, warum Sie diese für die wichtigsten halten."

Vermeiden Sie unnötig kleine Musterbeispiele

Traditionelle GPT-3/4-Hinweise verwenden in der Regel weniger Beispiele oder Demonstrationen, um das Modell zu leiten. Bei O1/O3 ist jedoch weniger mehr: Die O1-Serie wurde speziell darauf trainiert, keine Hinweise mit einer großen Anzahl von Beispielen zu verwenden. In der Tat würde die Verwendung mehrerer BeispieleuntergrabenLeistung. Untersuchungen zu O1-preview und O1-mini legen nahe, dass Hinweise mit weniger Beispielen die Leistung durchweg verschlechtern - selbst gut gewählte Beispiele können sie in vielen Fällen schlechter machen als einfache Hinweise. Die internen Schlussfolgerungen scheinen durch die Beispiele abgelenkt oder eingeschränkt zu werden. OpenAIs eigene Richtlinien stimmen damit überein: Sie empfehlen, das Inferenzmodell auf andere Kontexte oder Beispiele zu beschränken, um seine interne Logik nicht zu verwirren. Beste Praxis: Verwenden Sie keine Beispiele oder höchstens ein Beispiel, das absolut notwendig ist. Wenn Sie ein Beispiel einfügen, sollte es möglichst relevant und einfach sein. Bei Aufforderungen zur juristischen Analyse verwenden Sie zum Beispiel normalerweisewird nicht (handeln, geschehen usw.)Fügen Sie die vollständige Beispiel-Fallstudie im Voraus hinzu; fragen Sie stattdessen einfach direkt nach dem neuen Fall. Der einzige Fall, in dem Sie eine Demo verwenden könnten, ist, wenn das Aufgabenformat sehr spezifisch ist und das Modell den Anweisungen nicht folgt - dann zeigen Sie ein kurzes Beispiel des gewünschten Formats. Andernfalls vertrauen Sie darauf, dass das Modell es aus der direkten Anfrage herausfindet.

Tipp Beispiel:

• Null-Proben-Spitzen (optimal): "Diagnostizieren Sie auf der Grundlage der folgenden Informationen aus der Krankenakte eine Krankheit, die der Patient haben könnte. [Informationen zur Krankengeschichte einfügen]"
• Weniger Musterspitzen (nicht empfohlen): "Hier sind einige Beispiele für Krankheitsdiagnosen: [Beispiel 1], [Beispiel 2] Bitte diagnostizieren Sie jetzt eine Krankheit, die der Patient auf der Grundlage der folgenden Informationen aus der Krankenakte haben könnte. (für O1/O3-mini funktionieren Aufforderungen mit Nullproben in der Regel besser)

Festlegen von Rollen und Formaten mit System-/Entwicklerbefehlen

ausdrücklichBefehlskontextHilft, die Reaktion des Modells zu steuern. Verwenden Sie APIs (oder Systemmeldungen in Dialogen), um die Rolle oder den Stil des Modells kurz und bündig zu definieren. Eine Systemnachricht könnte zum Beispiel lauten: "Sie sind ein professioneller wissenschaftlicher Forscher, der darauf spezialisiert ist, Lösungen Schritt für Schritt zu erklären." O1 und O3-mini reagieren gut auf solche Rollenanweisungen und beziehen sie in ihre Überlegungen ein. Denken Sie jedoch daran, dass sie bereits gut darin sind, komplexe Aufgaben zu verstehen, daher sollten sich Ihre Anweisungen auf Folgendes konzentrierenDie gewünschte Art der Ausgabe** anstelle derWie man denkt. Gute Verwendungsmöglichkeiten der System/Entwickler-Richtlinie sind:**

• Definieren Sie den Umfang der Aufgabe oder Rolle: Beispiele hierfür sind "wie ein Rechtsanalytiker handeln" oder "Probleme lösen wie ein Mathematiklehrer einem Schüler erklären". Dies wirkt sich auf den Ton und die Detailgenauigkeit aus.
• Gibt das Ausgabeformat an: Wenn Sie die Antwort in einer strukturierten Form (Aufzählung, Tabelle, JSON usw.) benötigen, geben Sie dies bitte explizit an.O1 und insbesondere O3-mini unterstützen strukturierte Ausgabemodi und werden Formatierungsanforderungen erfüllen. Zum Beispiel: "Stellen Sie Ihre Ergebnisse in Form einer Liste mit wichtigen Aufzählungspunkten zur Verfügung". Da sie logisch aufgebaut sind, neigen sie dazu, Formatierungsanweisungen genau zu befolgen, was dazu beiträgt, dass die Antworten konsistent bleiben.
• Festlegung der Grenzen: Wenn Sie die Redundanz oder den Fokus kontrollieren wollen, können Sie Dinge wie "kurze Schlussfolgerungen nach detaillierten Analysen" oder "verwenden Sie nur die bereitgestellten Informationen und treffen Sie keine externen Annahmen" einfügen. Begründungsmodelle werden sich an diese Grenzen halten und können so daran gehindert werden, vom Thema abzuweichen oder Illusionen zu schaffen. Dies ist wichtig, weil O1 sehr detaillierte Analysen erstellen kann - was normalerweise in Ordnung ist, aber nicht, wenn Sie ausdrücklich eine Zusammenfassung benötigen.

Vergewissern Sie sich, dass Sie alle Hinweise zum Ton, zur Charakterisierung und zur Formatierung immer mit angeben.

Beispiel für eine Eingabeaufforderung (Systemmeldung):

• Systemmeldung: "Sie sind ein erfahrener Rechtsberater, der sich auf die Analyse komplexer Rechtsfälle und eine professionelle und strenge Rechtsberatung spezialisiert hat.
• Benutzer-Tipp: "Analysieren Sie den Fall 'Smith gegen Jones' und bestimmen Sie, ob Jones haftbar gemacht werden sollte." (Das Modell wird in der Rolle und im Ton eines Rechtsberaters analysiert)

Steuerung von Redundanz und Tiefe durch Befehle

Während O1 und O3-mini von Natur aus in die Tiefe denken, können Sie dieses Denken in derAusfuhrenDas Ausmaß, in dem sie sich in der Wenn SieWenn Sie eine ausführliche Erklärung** benötigen, fordern Sie sie auf (z. B. "Zeigen Sie in Ihrer Antwort Ihre schrittweise Argumentation auf"). Sie brauchen nicht zu drängenfortfahrenArgumentation, aber wenn Sie es wollensiehe dasmüssen sie jedoch informiert werden. Wenn Sie feststellen, dass die Antwort des Modells für Ihre Zwecke zu lang oder zu technisch ist, weisen Sie es stattdessen an, sich knapper zu fassen oder nur auf bestimmte Aspekte einzugehen. Zum Beispiel: "Fassen Sie die Analyse in 2 bis 3 Absätzen zusammen und gehen Sie dabei nur auf die wichtigsten Punkte ein." Modelle befolgen in der Regel solche Anweisungen bezüglich Länge oder Fokus. Denken Sie daran, dass das Standardverhalten von O1 Gründlichkeit ist - es ist eher auf Korrektheit als auf Kürze optimiert -, so dass es dazu neigen kann, mehr Details zu liefern. In den meisten Fällen wird eine direkte Anforderung an die Kürze diese Tendenz außer Kraft setzen. **

in Bezug aufO3-mini** bietet OpenAI ein zusätzliches Werkzeug zur Verwaltung der Tiefe:"Parameter "Stärke der Argumentation(Niedrig, Mittel, Hoch). Mit dieser Einstellung weiß das Modell, wie schwierig es ist, zu "denken". Wenn Sie eine API oder ein System verwenden, das diese Funktion zur Verfügung stellt, können Sie die Einstellung für sehr komplexe Aufgaben erhöhen (maximale Denkleistung auf Kosten längerer Antworten und Verzögerungen) oder für einfachere Aufgaben verringern (schnellere, straffere Antworten). Dies ist im Wesentlichen eine weitere Möglichkeit, Redundanz und Gründlichkeit zu kontrollieren. Wenn Sie keinen direkten Zugriff auf diesen Parameter haben, können Sie ihn simulieren, indem Sie explizit angeben, dass Sie eine schnelle Antwort geben wollen und keine tiefgreifende Analyse erforderlich ist.geringe IntensitätModell für Situationen, in denen Geschwindigkeit wichtiger ist als perfekte Genauigkeit. Um stattdessen zu simulierenhohe IntensitätSie können sagen: "Machen Sie alle notwendigen Schritte, um zur richtigen Antwort zu kommen, auch wenn die Erklärung lang ist." Diese Hinweise stehen im Einklang mit der Funktionsweise der internen Einstellungen des Modells. **

Tipp Beispiel:

• Kontrolle der Redundanz: "Fassen Sie die wichtigsten Punkte dieses Artikels zusammen und beschränken Sie sich dabei auf 200 Wörter."
• Kontrolltiefe: "Analysieren Sie die argumentative Struktur dieses Aufsatzes eingehend und beurteilen Sie, ob er logisch fundiert und gut argumentiert ist."

Gewährleistung der Genauigkeit bei komplexen Aufgaben

Um eine möglichst genaue Antwort auf schwierige Fragen zu erhalten, bitten wir SieNutzen Sie das Inferenzmodell in der Aufforderung**. Da O1 in der Lage ist, sich selbst zu überprüfen und sogar Widersprüche zu erkennen, können Sie es auffordern, dies auszunutzen: z. B. "Analysieren Sie alle Fakten und überprüfen Sie Ihre Schlussfolgerungen auf Konsistenz."Normalerweise tut er dies ohne Aufforderung.Libysch-Arabische DschamahirijahochfahrenDieser Befehl veranlasst das Modell, besonders vorsichtig zu sein. Interessanterweise müssen Sie O1 nur selten dazu auffordern, "jeden Schritt zu überprüfen" (was für GPT-4o hilfreicher ist), da es bereits eine Selbstkontrolle durchführt. Konzentrieren Sie sich stattdessen darauf, vollständige und klare Informationen zu liefern. Wenn es in der Frage oder Aufgabe potenzielle Unklarheiten gibt, klären Sie diese in der Aufforderung oder weisen Sie das Modell an, alle Annahmen aufzulisten. Dadurch wird verhindert, dass das Modell falsche Vermutungen anstellt. **

Verarbeitung von Quellen und Daten: Wenn Ihre Aufgabe die Analyse vorgegebener Daten beinhaltet (z. B. die Zusammenfassung eines Dokuments oder die Berechnung einer Antwort auf der Grundlage der angegebenen Zahlen), stellen Sie sicher, dass Sie diese Daten klar darstellen. Sie können die Daten sogar in Aufzählungspunkten oder Tabellen untergliedern, um die Übersichtlichkeit zu erhöhen. Wenn das Modell keine Illusionen erwecken darf (z. B. in einem juristischen Kontext sollte es keine Gesetze erfinden), machen Sie deutlich, dass "Ihre Antwort nur auf den angegebenen Informationen und dem gesunden Menschenverstand beruht; erfinden Sie keine Details". Denkmodelle sind oft gut darin, sich an bekannte Fakten zu halten, und solche Anweisungen verringern die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen weiter.Iteration und Validierung: Wenn die Aufgabe kritisch ist (z. B. komplexe juristische Überlegungen oder anspruchsvolle technische Berechnungen), sind prompte technische Verfahrenintegriert (wie in integrierter Schaltung)Die Antwort des Modells. Dies ist keine einzelne Aufforderung, sondern eine Strategie: Sie können die Abfrage (oder die Aufforderung an das Modell, alternative Lösungen in Betracht zu ziehen) mehrmals ausführen und dann die Antworten vergleichen. Die Zufälligkeit von O1 bedeutet, dass es jedes Mal einen anderen Weg der Argumentation erkunden kann. Durch den Vergleich der Ergebnisse oder die Aufforderung an das Modell, "über die Existenz alternativer Erklärungen nachzudenken", können Sie das Vertrauen in die Ergebnisse erhöhen. Während GPT-4o ebenfalls von diesem Ansatz profitiert, ist er für O1 besonders nützlich, wenn absolute Genauigkeit kritisch ist - im Wesentlichen wird die Tiefe des Modells selbst durch Kreuzvalidierung genutzt.

Denken Sie schließlich daran, dass die Modellauswahl Teil des Cueing-Engineerings ist: Wenn das Problem nicht wirklich ein Denken auf O1-Ebene erfordert, kann es effektiver und genauso genau sein, GPT-4o zu verwenden. openAI empfiehlt, O1 für schwierige Fälle zu reservieren und GPT-4o für den Rest zu verwenden. ein Meta-Tipp: Bewerten Sie zuerst die Komplexität der Aufgabe. Wenn es sich um eine einfache Aufgabe handelt, sollten Sie entweder O1 sehr direkt einsetzen, um ein Überdenken zu vermeiden, oder zu GPT-4o wechseln. Wenn es sich um eine komplexe Aufgabe handelt, sollten Sie die oben genannten Techniken anwenden, um die Fähigkeiten von O1 zu nutzen.

Tipp Beispiel:

• Betonung der Datenquellen: "Analysieren Sie die Produktkategorien mit dem schnellsten Umsatzwachstum im letzten Quartal auf der Grundlage der folgenden Tabelle mit Umsatzdaten. [Achten Sie darauf, dass Sie für Ihre Analyse nur die Daten in der Tabelle verwenden und sich nicht auf andere Quellen beziehen.
• Iterative Validierung: "Analysieren Sie den Fall 'Smith gegen Jones' und bestimmen Sie, ob Jones haftbar gemacht werden sollte. Bitte geben Sie die Ergebnisse Ihrer ersten Analyse an. Überprüfen Sie dann Ihre Analyse und überlegen Sie, ob es andere mögliche Erklärungen oder Schlupflöcher gibt. Fassen Sie schließlich die Ergebnisse beider Analysen zusammen und geben Sie Ihr endgültiges Rechtsgutachten ab. (Verbesserung der Zuverlässigkeit von juristischen Analysen durch Wiederholung und Reflexion)

Wie O1/O3-mini die logische Deduktion im Vergleich zu GPT-4o handhabt

Diese Argumentationsmodelle gehen mit logischen Problemen grundsätzlich anders um als das GPT-4o, und Ihre Prompting-Strategie sollte entsprechend angepasst werden:

• Interne Gedankenkette: O1 und O3-mini führen effektiv interne Dialoge oder Schritt-für-Schritt-Lösungen durch, weil sie Antworten interpretieren. Wenn sie nicht ausdrücklich dazu aufgefordert werden, geht das GPT-4o möglicherweise nicht jeden Schritt genau durch. Bei Logikrätseln oder mathematischen Wortproblemen zum Beispiel kann das GPT-4o eine schnelle Antwort geben, die zwar plausibel klingt, aber einen Teil der Argumentation auslässt, was das Fehlerrisiko erhöht. Das O1 zerlegt das Problem automatisch, indem es alle Aspekte berücksichtigt, bevor es die Antwort gibt, weshalb es bei logiklastigen Tests deutlich besser abschneidet.Hinweis: Fordern Sie O1 nicht auf, die Ableitung anzuzeigen, wenn Sie sie nicht wirklich sehen wollen. Bei GPT-4o verwenden Sie die CoT-Aufforderung ("Betrachten Sie zuerst ...... und dann ......"), um die Ableitung zu verbessern, aber bei O1 ist es eingebaut, sie von außen zu sagen! Dies könnte redundant oder sogar verwirrend sein. Stellen Sie stattdessen sicher, dass Sie das Problem klar formulieren und lassen Sie O1 dann deduktiv darüber nachdenken.Tipp Beispiel:
  • GPT-4o (Notwendigkeit, die Gedankenkette zu steuern): "Lösen Sie das folgende Anwendungsproblem in Mathematik: [ANWENDUNGSTHEMA]. Befolgen Sie diese Schritte, um die Aufgabe zu lösen: 1. Verstehen Sie die Bedeutung der Aufgabe; 2. analysieren Sie die bekannten und unbekannten Bedingungen; 3. listen Sie die Schritte zur Lösung der Aufgabe auf; und 4. berechnen Sie die Antwort."
  • O1 (kein Boot): "Lösen Sie das folgende mathematische Anwendungsproblem: [Titel der Anwendung]." (O1 wird automatisch logisch denken und die Antwort geben)
• Umgang mit Ambiguität: Bei einer Aufgabe zur logischen Schlussfolgerung kann das GPT-4o bei fehlenden Informationen oder Mehrdeutigkeit sofort Vermutungen anstellen. Aufgrund seiner reflexiven Herangehensweise ist O1 eher in der Lage, Mehrdeutigkeiten zu markieren oder mehrere Möglichkeiten in Betracht zu ziehen. Um dies auszunutzen, könnten Sie O1 direkt auffordern: "Wenn es irgendwelche Unklarheiten gibt, geben Sie bitte Ihre Annahmen an, bevor Sie sie auflösen. Das GPT-4 braucht diesen Anstoß vielleicht mehr. o1 kann dies von sich aus tun oder ist zumindest weniger geneigt, von nicht gegebenen Fakten auszugehen. Wenn man also die beiden vergleichtDie Wiedergabe von O1 ist vorsichtig und gründlichund die GPT-4o-Wiedergabe ist schnell und umfassend. Passen Sie Ihre Hinweise entsprechend an - bei GPT-4o führen Sie ihn diskret, bei O1 müssen Sie hauptsächlich Informationen geben und ihn sein Ding machen lassen.Tipp Beispiel:
  • O1 (Umgang mit Mehrdeutigkeit): "Analysieren Sie diesen Vertrag und stellen Sie fest, ob er gültig ist. Wenn Sie bei Ihrer Analyse Mehrdeutigkeiten in den Klauseln feststellen, geben Sie diese klar an und erläutern Sie Ihr Verständnis und Ihre Annahmen zu diesen Mehrdeutigkeiten."
• Progressiver Export: Manchmal möchte man tatsächlich inAusfuhrenSiehe die logischen Schritte in (für Unterricht oder Transparenz). Bei GPT-4o müssen Sie ausdrücklich darum bitten ("Bitte zeigen Sie Ihre Arbeit"). Wenn die Frage hinreichend komplex ist, kann O1 standardmäßig eine strukturierte Argumentation enthalten, aber in der Regel wird es eine gut begründete Antwort geben, ohne jeden Schritt explizit aufzählen zu müssen, es sei denn, man fragt danach. Wenn Sie möchten, dass O1 eine logische Kette ausgibt, weisen Sie es einfach an - es wird dies ohne Schwierigkeiten tun. Es wurde sogar festgestellt, dass O1-mini in der Lage ist, Schritt-für-Schritt-Zerlegungen zu liefern, wenn es dazu aufgefordert wird (z. B. bei Codierungsproblemen). Außerdem, wenn Sie(negative Vorsilbe)Wenn Sie möchten, dass O1 eine ausführliche Erklärung der Logik liefert (vielleicht wollen Sie nur die endgültige Antwort), sollten Sie sagen: "Geben Sie die endgültige Antwort direkt", um die detaillierte Erklärung zu überspringen.Tipp Beispiel:
  • Erfordert schrittweise Ausgabe (O1): "Lösen Sie dieses Programmierproblem: [Beschreibung des Programmierproblems]. Zeigen Sie Ihre Lösung Schritt für Schritt, einschließlich jeder Codezeile, die Sie geschrieben haben, und erklären Sie, was der Code bewirkt."
  • Erfordert direkten Ausgang (O1): "Lösen Sie dieses Programmierproblem: [Beschreibung des Programmierproblems]. Bitte geben Sie den endgültigen Programmcode direkt und ohne Erklärung an."
• Logische Strenge vs. Kreativität: Ein weiterer Unterschied: GPT-4 (und 4o) zeichnet sich durch Kreativität und Generativität aus. Bei Logikproblemen kann dies manchmal dazu führen, dass er sich Szenarien oder Analogien "ausdenkt", was nicht immer notwendig ist. o1 ist strenger und hält sich an die logische Analyse. Wenn Ihre Aufgabenstellung ein Szenario beinhaltet, das sowohl Deduktion als auch ein wenig Kreativität erfordert (z. B. durch das Zusammensetzen von Hinweisen), dann können Sie es vielleicht als Beispiel verwenden.im Gesang antworten(z. B. eine Erzählung zur Lösung eines Rätsels hinzufügen), kann GPT-4 besser mit Erzählungen umgehen, während O1 sich ausschließlich auf Schlussfolgerungen konzentriert. Im Prompt-Projekt können Sie ihre Stärken kombinieren: Verwenden Sie O1, um eine logische Lösung zu finden, und verwenden Sie dann GPT-4, um die Präsentation zu verschönern. Wenn Sie sich nur auf O1/O3-mini beschränken, sollten Sie bedenken, dass Sie möglicherweise explizit nach kreativen oder phantasievolleren Antworten fragen müssen, da Logik und Korrektheit hier im Vordergrund stehen.Tipp Beispiel:
  • Betonung der Kreativität (GPT-4o): "Sie sollen in die Rolle eines Detektivs schlüpfen und anhand der folgenden Hinweise einen spannenden Kriminalroman entwickeln, der die Ursache, den Verlauf und den Ausgang des Falles sowie die Motive und den Modus Operandi des Mörders enthält. [Anhaltspunkte liefern]"
  • Betonung der logischen Stringenz (O1): "Sie werden gebeten, die Rolle eines Logikers zu spielen, der anhand der folgenden Hinweise den Wahrheitsgehalt des Falles rigoros ableitet und die logische Grundlage für jeden Argumentationsschritt erklärt. [geben Sie Hinweise]"

Wichtigste Anpassungen: Kurz gesagt, um die Vorteile der Logik von O1/O3-mini zu nutzen, sollten Sie ihnen die anspruchsvollsten Denkaufgaben als einzelne, klar definierte Aufforderungen geben. Überlassen Sie es ihnen, die Logik intern zu vervollständigen (dafür sind sie gebaut), ohne dass sie ihre Denkprozesse mikromanövrieren müssen. Verwenden Sie beim GPT-4o weiterhin die klassische Aufforderungstechnik (Aufschlüsselung von Problemen, schrittweises Denken usw.), um das gleiche Maß an Schlussfolgerungen zu erreichen. Und passen Sie den Prompting-Stil immer an das Modell an - was den GPT-4o verwirren könnte, kann für den O1 genau das Richtige sein und umgekehrt, da er anders denkt.

Wirksame Tipps erstellen: eine Zusammenfassung bewährter Verfahren

Um die obigen Ausführungen in einem praktischen Leitfaden zusammenzufassen, finden Sie hier eine Liste bewährter Verfahren für die Eingabeaufforderung des O1 oder O3-mini:

• Verwenden Sie klare, spezifische Anweisungen: Geben Sie klar an, was das Modell tun oder beantworten soll. Vermeiden Sie irrelevante Details. Bei komplexen Fragen reicht in der Regel eine direkte Befragung aus (es müssen keine komplexen Rollenspiele oder Aufforderungen mit mehreren Fragen verwendet werden).
• Geben Sie den notwendigen Kontext an und lassen Sie den Rest weg: Fügen Sie alle Informationen über den Bereich ein, die das Modell benötigt (Fakten über den Fall, Daten über das mathematische Problem usw.), da das Modell möglicherweise nicht über aktuelles Wissen oder Nischenwissen verfügt. Fügen Sie jedoch keinen irrelevanten Text oder zu viele Beispiele in die Aufforderung ein - zusätzliche nutzlose Inhalte könnenSchwächungModellierung der Aufmerksamkeit.
• Minimale oder keine Unterproben: Beginnen Sie standardmäßig mit null Probeaufforderungen. Wenn das Modell die Aufgabe oder das Format falsch versteht, fügen Sie ein einfaches Beispiel zur Orientierung hinzu, aber fügen Sie keine langen Ketten von Beispielen für O1/O3-mini hinzu. Sie sind nicht erforderlich und können sogar die Leistung beeinträchtigen.
• Legen Sie bei Bedarf den Charakter oder den Tonfall fest: Verwenden Sie Systemmeldungen oder kurze Präfixe, um das Modell in die richtige Stimmung zu versetzen (z. B. "Sie sind Rechtsreferendar und analysieren Fälle.") . Dies hilft vor allem beim Tonfall (förmlich vs. zwanglos) und gewährleistet eine domänengerechte Sprache.
• Gibt das Ausgabeformat an: Wenn Sie die Antwort in einer bestimmten Struktur (Liste, Gliederung, JSON, etc.) wünschen, teilen Sie dies dem Modell bitte explizit mit. Das Inferenzmodell wird die Formatierungsanweisungen zuverlässig befolgen. Zum Beispiel: "Geben Sie Ihre Antwort in einer geordneten Liste von Schritten."
• Kontrollieren Sie Länge und Details nach Beschreibung: Wenn Sie eine kurze Antwort wünschen, machen Sie dies deutlich ("Antworten Sie in einem Absatz" oder "Antworten Sie nur mit Ja/Nein und erläutern Sie in einem Satz"). Wenn Sie eine ausführliche Analyse wünschen, fordern Sie dazu auf ("Geben Sie eine detaillierte Erklärung ab"). Gehen Sie nicht davon aus, dass das Modell standardmäßig weiß, wie detailliert Sie es haben wollen - weisen Sie es an.
• Verwendung der O3-mini-Einstellung für die Inferenzstärke: Wenn Sie O3-mini über die API verwenden, wählen Sie die für die jeweilige Aufgabe geeignete Argumentationsstärke (niedrig/mittel/hoch). Hoch" liefert ausführlichere Antworten (für komplexe rechtliche Überlegungen oder schwierige Fragen) und "Niedrig" liefert schnellere, kürzere Antworten (für schnelle Überprüfungen oder einfachere Abfragen). Dies ist eine einzigartige Möglichkeit, das Verhalten der O3-mini-Prompts anzupassen.
• Vermeiden Sie überflüssige "Schritt-für-Schritt"-Hinweise: Fügen Sie für O1/O3-mini keine Phrasen oder Befehle für die Gedankenkette hinzu, wie z. B. "Lass uns das durchdenken"; das Modell tut dies bereits intern. Sparen Sie sich diese Token und verwenden Sie solche Hinweise nur auf GPT-4o, wo sie einen Einfluss haben. Eine Ausnahme könnte sein, wenn Sie explizit wollen, dass das Modell jeden Schritt zur Transparenz ausgibt - dann können Sie dies in derAusfuhrenEr ist dazu verpflichtet, aber Sie brauchen ihm nicht zu sagen, dass erPraktische UmsetzungBegründungen.
• Prüfung und Iteration: Da diese Modelle empfindlich auf Formulierungen reagieren können, sollten Sie, wenn Sie keine gute Antwort erhalten, versuchen, die Frage umzuformulieren oder die Anweisungen zu verstärken. Möglicherweise stellen Sie fest, dass kleine Änderungen (z. B. direkte Fragen statt offener Aufforderungen) zu deutlich besseren Antworten führen. Glücklicherweise sind bei O1/O3-mini weniger Wiederholungen erforderlich als bei älteren Modellen (sie lösen komplexe Aufgaben oft in einer Sitzung richtig), aber dennoch können Änderungen an den Aufforderungen dazu beitragen, die Klarheit oder Formatierung zu optimieren.
• Validiert wichtige Ausgaben: Verlassen Sie sich bei kritischen Anwendungsfällen nicht auf einen einzigen Frage-Antwort-Zyklus. Verwenden Sie Folgeaufforderungen, um das Modell zu bitten, seine Antwort zu validieren oder zu rechtfertigen ("Sind Sie von dieser Schlussfolgerung überzeugt? Bitte erklären Sie, warum.") oder führen Sie die Aufforderung erneut aus, um zu sehen, ob konsistente Ergebnisse erzielt werden. Konsistente und gut begründete Antworten weisen darauf hin, dass die Argumentation des Modells zuverlässig ist.

Wenn Sie diese Techniken befolgen, können Sie die Möglichkeiten des O1 und des O3-mini in vollem Umfang und mit optimierter Reaktion nutzen.

Anwendung bewährter Verfahren auf juristische Fallstudien

Abschließend wollen wir überlegen, wie wir diese Hinweise in technische Leitlinien umsetzen könnenAnalyse eines Rechtsfalls** (wie oben beschrieben). Juristische Analysen sind perfekte Beispiele für komplexe Argumentationsaufgaben, bei denen O1 sehr effektiv sein kann, vorausgesetzt, wir gestalten die Aufforderung:**

• Konstruierte Eingabe: Stellen Sie zunächst die wichtigsten Fakten des Falles und die zu beantwortenden Rechtsfragen klar heraus. Führen Sie z. B. die Hintergrundfakten in Form von Aufzählungspunkten oder kurzen Absätzen auf und stellen Sie dann ausdrücklich die rechtliche Frage: "Bestimmen Sie bitte angesichts der oben genannten Fakten, ob Partei A nach US-Recht für Vertragsbruch haftbar ist." Wenn Sie die Aufforderung auf diese Weise formulieren, kann das Modell das Szenario leichter analysieren. Außerdem wird so sichergestellt, dass keine kritischen Details übersehen werden.
• Geben Sie den relevanten Kontext oder das Gesetz an: Wenn bestimmte Gesetze, Präzedenzfälle oder Definitionen relevant sind, fügen Sie diese (oder Auszüge daraus) in die Eingabeaufforderung ein.O1 verfügt nicht über eine Suchfunktion und ist möglicherweise nicht in der Lage, Nischengesetze aus dem Gedächtnis abzurufen; wenn Ihre Analysen also vom Text eines bestimmten Gesetzes abhängen, geben Sie ihn dem Modell vor. Beispiel: "Basierend auf [Auszug aus Gesetz X] wendet [Text bereitstellen] ...... dieses Gesetz auf den Fall an." Auf diese Weise verfügt das Modell über die Werkzeuge, die es braucht, um genaue Schlüsse zu ziehen.
• Einrichten von Rollen in Systemmeldungen: Systemanweisungen wie "Sie sind ein Rechtsanalytiker, der die Anwendung des Rechts auf den Sachverhalt in einer klaren, schrittweisen Weise erklärt". werden das Modell dazu veranlassen, eine formale, begründete Analyse zu erstellen. Obwohl O1 versucht hat, sorgfältig zu argumentieren, entspricht die Anweisung in Ton und Struktur dem, was wir im juristischen Diskurs erwarten würden (z. B. Fakten anführen, Recht anwenden, Schlussfolgerungen ziehen).
• Es sind nicht mehrere Beispiele erforderlich: Stellen Sie keine vollständige Fallstudie als Aufforderung zur Verfügung (Sie können dafür GPT-4o verwenden).O1 muss dem Beispiel nicht folgen - es kann die Analyse von Grund auf durchführen. Sie können jedoch kurz auf das vorgeschriebene Format hinweisen: "Geben Sie Ihre Antwort im IRAC-Format (Frage, Regel, Analyse, Schlussfolgerung)". Dieser Formatierungshinweis bietet eine Vorlage, ohne dass lange Beispiele angezeigt werden müssen, und O1 wird die Ausgabe entsprechend organisieren.
• Kontrollredundanz nach Bedarf: Wenn Sie eine erschöpfende Analyse des Falles benötigen, lassen Sie O1 seine umfassende Argumentation ausgeben. Das Ergebnis können mehrere Absätze sein, in denen jeder Punkt ausführlich behandelt wird. Wenn Ihnen die Ausgabe zu lang ist oder wenn Sie eine kurze Zusammenfassung benötigen (z. B. ein kurzes Gutachten), weisen Sie das Modell an, "die Analyse auf einige wenige Absätze zu beschränken und sich auf die Kernfragen zu konzentrieren". So wird sichergestellt, dass Sie nur die wichtigsten Punkte erhalten. Wenn Ihnen die erste Antwort zu kurz oder oberflächlich erscheint, fordern Sie das Modell erneut auf: "Erläutern Sie ausführlicher, insbesondere wie Sie das Gesetz auf den Sachverhalt anwenden." Die O1 wird gerne ausführlicher werden, denn sie hat bereits intern die Hauptüberlegungen angestellt.
• Genauigkeit und logische Konsistenz: Die juristische Analyse erfordert Genauigkeit bei der Anwendung von Regeln auf Fakten. Bei O1 können Sie sich darauf verlassen, dass es Probleme logisch löst, aber es ist ratsam, alle rechtlichen Verweise oder spezifischen Aussagen, die es macht, doppelt zu überprüfen (da seine Trainingsdaten möglicherweise nicht alle Details enthalten). Sie können sogar einen Hinweis am Ende hinzufügen, z. B. "Überprüfen Sie, ob alle Fakten geklärt sind und ob die Schlussfolgerungen mit dem Gesetz übereinstimmen." Da O1 dazu neigt, sich selbst zu überprüfen, kann es selbst darauf hinweisen, ob etwas nicht stimmt oder ob andere Annahmen erforderlich sind. Dies ist ein nützliches Sicherheitsnetz in Bereichen, in denen es auf Nuancen ankommt.
• Verwenden Sie Folgeanfragen: In juristischen Szenarien ist es üblich, Folgefragen zu stellen. Wenn O1 zum Beispiel eine Analyse vorlegt, könnten Sie fragen: "Was wäre, wenn der Vertrag andere Kündigungsbedingungen hätte? Wie würde das die Analyse verändern?" O1 kann diese iterativen Fragen sehr gut mit Argumenten beantworten. Denken Sie daran, dass die Schnittstelle bei der Arbeit an einem Projekt kein Langzeitgedächtnis hat, das über den aktuellen Dialogkontext hinausgeht (und nicht durchgeblättert wird), und dass sich jeder nachfolgende Inhalt auf den bereitgestellten Kontext stützen oder neue Informationen enthalten sollte. Konzentrieren Sie sich im Dialog auf den aktuellen Sachverhalt, um Verwirrung zu vermeiden.

Wenn Sie diese bewährten Verfahren anwenden, werden Ihre Tipps den O1 oder O3-mini dabei unterstützen, qualitativ hochwertige juristische Analysen zu erstellen. Kurz gesagt: Stellen Sie Fälle klar dar, weisen Sie Aufgaben zu und lassen Sie die Argumentationsmodelle die schwere Arbeit machen.Das Ergebnis sollte eine gut begründete, schrittweise juristische Diskussion sein, die die logischen Fähigkeiten von O1 nutzt und durch einen effektiven Promptaufbau optimiert wird.

Wenn Sie die Inferenzmodelle von OpenAI auf diese Weise verwenden, können Sie deren Stärken bei der Lösung komplexer Probleme nutzen und gleichzeitig die Kontrolle über den Stil und die Klarheit der Ausgabe behalten. Wie OpenAIs eigene Dokumentation zeigt, zeichnet sich die O1-Serie bei tiefgreifenden Schlussfolgerungen in Bereichen wie Forschung und Strategie aus - auch die juristische Analyse profitiert von dieser Eigenschaft. Wenn Sie die Unterschiede zu GPT-4o verstehen und Ihre Prompting-Methoden entsprechend anpassen, können Sie die Leistung von O1 und O3-mini maximieren und präzise, gut strukturierte Antworten erhalten, selbst bei den anspruchsvollsten Denksportaufgaben.