Sử dụng hiệu quả Mô hình lập luận (Reasoning) của OpenAI

Mô hình lập luận là gì?

OpenAI hiện có hai loại mô hình chính:

Mô hình lập luận (reasoning models): ví dụ như o1 và o3-mini
Mô hình GPT: như GPT-4o

Mô hình lập luận được ví như "người lập kế hoạch", có khả năng suy nghĩ sâu sắc và lâu dài hơn về các vấn đề phức tạp. Chúng giỏi trong việc lên chiến lược, lập kế hoạch giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định dựa trên lượng lớn thông tin mơ hồ[1].

Trong khi đó, mô hình GPT được ví như "người làm việc", tập trung vào thực hiện các nhiệm vụ đơn giản một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí[1].

Ví dụ về sự khác biệt giữa hai loại mô hình:

Yêu cầu	Mô hình lập luận (o1)	Mô hình GPT thông thường
"Phân tích báo cáo tài chính này và tìm ra các rủi ro tiềm ẩn"	Phân tích sâu, xem xét mối quan hệ giữa các chỉ số, đưa ra cảnh báo có cơ sở	Liệt kê các chỉ số cơ bản, phân tích đơn giản
"Tối ưu hóa đoạn mã này"	Phân tích cấu trúc, tìm ra các vấn đề tiềm ẩn, đề xuất giải pháp tổng thể	Sửa lỗi cú pháp, tối ưu đơn giản
"Lập kế hoạch marketing"	Xây dựng chiến lược dài hạn, dự đoán thách thức, đề xuất giải pháp	Đưa ra danh sách các hoạt động marketing cơ bản

Như vậy, mô hình lập luận thường đưa ra các phân tích sâu sắc và toàn diện hơn, trong khi mô hình GPT thông thường tập trung vào việc thực hiện các nhiệm vụ đơn giản một cách nhanh chóng[1].

Khi nào nên dùng mô hình lập luận?

Mô hình lập luận phát huy tác dụng tốt trong những tình huống sau:

Xử lý các nhiệm vụ mơ hồ: Chúng có thể hiểu ý định của người dùng và xử lý các khoảng trống trong hướng dẫn một cách thông minh[1].
Tìm "kim trong đống rơm": Khi bạn cần tìm thông tin quan trọng trong một lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc[1].
Tìm mối quan hệ trong dữ liệu lớn: Chúng giỏi trong việc phân tích các tài liệu phức tạp như hợp đồng pháp lý, báo cáo tài chính[1].
Lập kế hoạch nhiều bước: Mô hình lập luận có thể đóng vai trò "người lập kế hoạch" trong các hệ thống AI phức tạp[1].
Lập luận về hình ảnh: Mô hình o1 có khả năng hiểu các hình ảnh phức tạp như biểu đồ, bảng biểu[1].
Đánh giá và cải thiện chất lượng mã: Chúng hiệu quả trong việc rà soát và cải thiện lượng lớn mã nguồn[1].
Đánh giá kết quả của các mô hình khác: Mô hình lập luận có thể được sử dụng để đánh giá chất lượng đầu ra của các mô hình AI khác[1].

Làm thế nào để sử dụng hiệu quả?

Để tận dụng tối đa sức mạnh của mô hình lập luận, bạn nên:

Giữ các yêu cầu đơn giản và trực tiếp
Tránh yêu cầu mô hình "suy nghĩ từng bước"
Sử dụng các dấu phân cách để làm rõ các phần khác nhau trong đầu vào
Thử sử dụng mô hình mà không cần ví dụ trước
Đưa ra hướng dẫn cụ thể về kết quả mong muốn- 1. Source