Il modello di inferenza “o1” di OpenAI richiede un approccio innovativo nella formulazione dei prompt per sfruttarne appieno le potenzialità. A differenza dei chatbot tradizionali, l’interazione con o1 necessita di prompt dettagliati e strutturati, poiché domande generiche non permettono di ottenere risultati ottimali.
Secondo Ben Haylock, designer coinvolto nello sviluppo di Vision OS presso Apple, è fondamentale fornire a o1 un contesto ricco e specifico. Mentre i chatbot convenzionali possono iniziare con domande semplici e aggiungere informazioni progressivamente, o1 richiede un’inclusione completa del contesto sin dall’inizio. Ad esempio, per una richiesta ingegneristica, è essenziale includere dettagli come:
- Tentativi precedenti e variabili considerate.
- Informazioni sull’azienda richiedente, comprese dimensioni e terminologia specifica.
- Descrizione precisa dell’obiettivo ingegneristico desiderato.
Inoltre, è consigliabile focalizzarsi sugli obiettivi finali piuttosto che sui processi intermedi. Mentre i chatbot tradizionali possono beneficiare di istruzioni come “pensa come un ingegnere software” o “analizziamo passo dopo passo”, o1 non necessita di tali indicazioni. È più efficace delineare chiaramente il piano o l’obiettivo, permettendo al modello di elaborare autonomamente il percorso per raggiungerlo.
o1 eccelle nella generazione di testi estesi che rispettano schemi predefiniti, come la creazione di interi file di codice. Tuttavia, mostra limitazioni nella produzione di contenuti che richiedono uno stile distintivo o nella progettazione completa di applicazioni, poiché tali compiti spesso implicano una serie di richieste specifiche e iterative.
Per ottimizzare l’utilizzo di o1, è consigliabile che i prompt includano:
- Obiettivi chiari e definiti.
- Formato atteso della risposta.
- Considerazioni particolari o vincoli da rispettare.
- Dettagli sul contesto operativo dell’utente.
Ad esempio, per ottenere suggerimenti su ristoranti adatti a una celebrazione, un prompt efficace potrebbe specificare:
- La richiesta di raccomandazioni di ristoranti.
- Dettagli come nome del locale, distanza dalla posizione attuale, piatti principali e motivi della raccomandazione.
- Preferenza per ristoranti esistenti nelle vicinanze.
- Informazioni sull’evento e sulle preferenze dei partecipanti.
Questo approccio evidenzia come o1 sia orientato verso prompt mirati e finalizzati al raggiungimento di obiettivi specifici, piuttosto che a interazioni conversazionali generiche.
Oltre alle applicazioni ingegneristiche, o1 ha dimostrato efficacia nella creazione di storie. Ad esempio, modificando il finale di un racconto o proseguendo una trama esistente, fornendo dettagli precisi sulla storia originale e richiedendo un’estensione di una determinata lunghezza, o1 è in grado di mantenere la coerenza dei personaggi e sviluppare una narrazione di qualità.
Queste osservazioni hanno suscitato interesse anche nella comunità degli sviluppatori, con discussioni attive su piattaforme come LinkedIn riguardo alle migliori pratiche per interagire con o1. Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha commentato su X (precedentemente Twitter) l’evoluzione delle opinioni sull’utilizzo di o1, sottolineando l’importanza di comprendere le modalità più efficaci per interagire con il modello.