Introduzione
Quanto spesso pensi e ragioni veramente prima di parlare? L'attuale LLM all'avanguardia, GPT-4o, forniva già risposte impressionanti senza impiegare molto tempo per rispondere. Ma immagina se iniziasse a impiegare più tempo per pensare e costruire la logica. Con il loro ultimo modello, o1, OpenAI ha lanciato una bomba, introducendo LLM che possono realmente pensare e ragionare prima di rispondere, un'abilità che, fino a ora, era considerata esclusiva di pochi esseri umani!
o1 di OpenAI è una nuova serie di modelli AI progettati per investire più tempo nel pensare prima di generare una risposta. Superando tutte le versioni precedenti e persino molti umani su varie piattaforme come USA Math Olympiad (AIME), GPQA evaluation e Codeforces, la serie o1 segna il significativo passo di OpenAI verso AGI. I due modelli, OpenAI o1 e OpenAI o1-mini, eccellono nel ragionamento, nella scienza, nella codifica e nella matematica!
Quindi, in questo blog, ho deciso di condurre alcuni esperimenti o1 e di mettere alla prova OpenAI o1! Ho condotto tre esperimenti che coinvolgono fisica, chimica e biologia, combinati con la magia della matematica e della codifica, per servirvi il piatto perfetto preparato da o1.
Continuate a leggere per scoprire i risultati dei miei esperimenti con OpenAI o1.
Panoramica
- Comprendere la portata del modello o1 di OpenAi nel mondo della scienza, del ragionamento e della logica.
- Visualizza le possibilità offerte da o1 di OpenAI nel campo della fisica, della chimica e della biologia.
Il potere delle immagini nell'istruzione
La sfida più grande che le persone affrontano quando si tratta di scienza è la mancanza di visualizzazione! Immagina che per la maggior parte di noi la parola “gravità” ci ricordi semplicemente una mela che cade sulla testa di Newton. La visualizzazione non solo migliora l'esperienza di apprendimento, ma ci aiuta anche a conservare quella lezione nella nostra memoria per un periodo più lungo. L'idea di creare simulazioni/visualizzazioni di concetti scientifici non è proprio una novità. Ma il potere di creare queste visualizzazioni senza scrivere una sola riga di codice, di progettare sistemi interattivi che vanno oltre il seguire un insieme di regole integrando logica e ragionamento è sicuramente una novità.
Con il modello o1 di Open AI, ho fatto proprio questo!
Ho presentato un problema di fisica, chimica e biologia al modello o1 di OpenAI. Le soluzioni a questi problemi hanno richiesto ragionamento logico, calcoli matematici e una codifica estesa, e o1 mi ha lasciato senza parole con i risultati!
Prima di passare agli esperimenti o1, ti consiglio di leggere il nostro articolo su Come accedere a OpenAI o1!
Esperimento 1: Giocare con i pianeti (Fisica) 🪐
Vorrei iniziare con una rapida revisione del nostro sistema solare: è composto da 8 pianeti: Mercurio, Venere, Terra, Marte, Giove, Urano, Saturno e Nettuno. Il Sole è al centro del nostro sistema solare attorno al quale ruotano i pianeti. Sembra semplice, vero?
Ora, tutti questi pianeti si trovano a diverse distanze dal sole e gli ruotano attorno in orbite uniche, a velocità diverse. La velocità di un pianeta attorno al sole è generalmente calcolata utilizzando la seguente formula:
v=GM/r
Dove,
- v è la velocità del pianeta
- G è la costante di gravitazione universale
- M è la massa del Sole
- r è il raggio del pianeta
Diciamo che vuoi visualizzare i cambiamenti nella velocità di un pianeta cambiando il raggio del pianeta o la massa del sole. Tutto quello che devi fare è chiedere a o1 di OpenAI di scrivere il codice per creare questa visualizzazione.
Richiesta
Voglio creare una simulazione scientificamente accurata del nostro sistema solare con tutti gli 8 pianeti che ruotano attorno al Sole alle loro velocità uniche. La simulazione dovrebbe includere le seguenti caratteristiche:
- Parametri regolabili:
- Includere cursori (barre di trascinamento) sotto la simulazione per regolare quanto segue per ciascun pianeta e per il Sole:
- La regolazione della massa del Sole dovrebbe influenzare le velocità orbitali dei pianeti.
- La modifica della massa e del raggio di un pianeta dovrebbe modificare la sua rappresentazione nella simulazione (dimensioni ed eventualmente colore), ma la sua massa non influisce in modo significativo sulla sua orbita a causa della massa dominante del Sole.
- Miglioramenti visivi:
- Tutti i pianeti e il Sole devono essere chiaramente etichettati nella simulazione con testo bianco per essere visibili sullo sfondo dello spazio.
- Le orbite dei pianeti dovrebbero essere visualizzate come percorsi attorno al Sole.
- Quando si modifica un parametro, il pianeta (o il Sole) corrispondente dovrebbe essere evidenziato nella simulazione per un breve periodo (ad esempio con un rettangolo rosso) per indicare quale corpo celeste è stato modificato.
- Interfaccia utente:
- Per una migliore leggibilità, il testo davanti a ogni cursore dovrebbe essere in nero.
- I controlli dovrebbero essere organizzati in righe chiare in una tabella, seguendo l'ordine dei pianeti nel sistema solare
- Per ogni corpo celeste, il formato dovrebbe essere:
- Nome del pianeta o del Sole
- Cursore di massa
- Cursore del raggio
Produzione
Solar System Simulation
Solar System Simulation
Sun
Mercury
Click here to find the full code.
Things to Keep in Mind
To run this code, you just need to follow 3 steps:
- Copy this code into your favourite code editor, like Notepad.
- Save the File as index.html.
- Open the file in your favourite web browser.
Alternatively, you can directly play with the version I created. Do share in the comments what happened to jupiter’s speed when you maxed out on its radius?
Working of OpenAI’s o1 in this Experiment
While you marvel at this application, lets take a step back to understand what did OpenAI’s latest model did behind the scenes to bring my visualisation to life.
- It took sometime to understand the different aspects that it needs to consider by groing through the prompt.
- It realised that it needs to use the concepts related to physics, mathematics & coding to generate the output.
- It combined the logic behind each step – merging physics & mathematics and translated several visual elements that i had suggested into a suitable code.
Now, that we are done with modeling our Solar system, let’s get some chemicals brewing.
Experiment 2: Acid-Base – Visual Chemistry 🧪
There are thousands of acids and bases out there. It’s not always easy to remember which one of these reacts with each other and the chemical they create? Imagine if we knew the results that we could get before mixing two chemicals! It would probably save us from many burns or unfortunate accidents in the lab and might as well help our institutes save money over broken beakers and other equipment.
So my ask to Open AI o1 was to create a simulation in which we could pick an acid, a base, and their quantities and it would tell us how our product would look like.
Prompt
Create a dynamic and interactive simulation involving three labeled beakers:
- Beaker Descriptions:
- Beaker A: Contains a selected acid.
- Beaker B: Contains a selected base.
- Beaker C: Shows the output of the reaction.
- User Interface Elements:
- Include dropdown menus for selecting 20 different acids and 20 different bases.
- Provide separate dropdown menus to choose volumes (from 10 to 100 mL, in increments of 10) for both acid and base.
- Interactive Functionality:
- When the user selects an acid, base, and their volumes, the simulation should:
- Animate the addition of the acid and base into their respective beakers.
- Display the acid and base labels on Beaker A and Beaker B once selections are made.
- Show a green color in Beaker C if a reaction occurs and a blue color if no reaction occurs.
- Provide detailed information below the simulation, indicating whether a reaction occurred, the product generated, its name, chemical formula, and relevant details.
- Visual Elements:
- Beakers should have a realistic shape.
- Ensure all text is in black for readability.
Output
Acid-Base Reaction Simulation
Clicca qui per trovare il codice completo.
Cose da tenere a mente
Per eseguire questo codice, seguire gli stessi passaggi indicati sopra.
In alternativa, puoi utilizzare direttamente la versione Ho creato.
Ora che abbiamo sistemato la chimica, è il momento di passare al prossimo esperimento o1!
Esperimento 3: Integrazione con la biologia 🔬
L'unica cosa che ci separa dalle macchine è la biologia. Nella biologia si trova l'intero segreto dell'umanità e al centro della biologia ci sono le proteine. Le proteine sono per gli umani ciò che i token sono per gli LLM. Queste proteine costituiscono il nostro corpo, il nostro cervello e il nostro intero sistema nervoso, aiutandoci a comprendere e capire ciò che ci circonda. Questo è simile al modo in cui i token costruiscono l'intera funzionalità degli LLM.
Ma le combinazioni di proteine possibili sono praticamente infinite! Quindi è molto difficile ricordare i nomi e i casi d'uso per ciascuna di esse.
Quindi il compito che ho assegnato all'o1 di OpenAI era di creare una simulazione che potesse aiutarmi a generare combinazioni illimitate di queste proteine e ad apprenderne i casi d'uso.
Richiesta
Crea una simulazione interattiva di Protein Builder con le seguenti caratteristiche:
- Interazione dell'utente:
- Fornire un menu a discesa contenente i 20 amminoacidi standard, visualizzandone i nomi completi, i codici di tre lettere e i simboli di una lettera.
- Includere i pulsanti per aggiungere amminoacido alla catena, rimuovere l'ultimo amminoacido e reimpostare la catena.
- Rappresentazione visiva:
- Iniziamo con l'amminoacido più elementare, la glicina, visualizzato per impostazione predefinita.
- Rappresenta ogni amminoacido come un'elica di un colore diverso e visualizza qui sotto i relativi simboli composti da una lettera.
- Collegare visivamente gli amminoacidi con linee o legami per rappresentare i legami peptidici mentre la catena cresce orizzontalmente.
- Visualizzazione delle informazioni:
- Man mano che vengono aggiunti gli amminoacidi, visualizza i loro nomi e le informazioni di base (proprietà, usi) sotto la simulazione.
- Se la sequenza di amminoacidi corrisponde a una proteina o a un peptide noto, vengono visualizzate informazioni dettagliate, tra cui nome, descrizione e usi più comuni.
- Per le sequenze che non corrispondono a proteine note, visualizzare la sequenza degli amminoacidi e le informazioni generali sui peptidi, indicando che potrebbero rappresentare un peptide nuovo o sintetico.
Produzione
Protein Builder Simulation
Clicca qui per trovare il codice completo.
Per eseguire questo codice, seguire gli stessi passaggi indicati sopra.
In alternativa, puoi utilizzare direttamente la versione Ho creato.
È incredibile, non è vero? Non avrei mai immaginato che identificare le proteine e crearne di nuove potesse essere così divertente e facile.
La mia osservazione dagli esperimenti sopra citati
Questo ultimo modello o1 impressiona per le sue capacità di ragionamento, pensiero logico e codifica. Tuttavia, deve fare passi da gigante nell'aggiungere funzionalità disponibili in GPT4o come la navigazione web, il caricamento di file o l'elaborazione di immagini. Finché non vedremo questi miglioramenti nel modello o1, GPT 4o continuerà a essere il modello di riferimento per le attività comuni.
Se vuoi saperne di più sul funzionamento di o1 e o1-mini di OpenAi, leggi questi articoli:
Conclusione
Sono impressionato dai risultati che ho visto negli esperimenti o1 di cui sopra, in appena un paio d'ore sono riuscito a creare 3 simulazioni per 3 flussi diversi! o1 può potenzialmente aiutare milioni di studenti che non hanno le risorse per sperimentare realmente le possibilità che la scienza ha da offrire. Sarà immensamente utile per chiunque abbia un'idea e voglia che il mondo la veda.
Sebbene nella versione attuale del modello non possiamo aggiungere immagini o file audio, quando ciò accadrà, questa multimodalità migliorerà ulteriormente le possibilità che possono essere raggiunte con questo modello. Ci attende un futuro davvero generativo.
Rimani sintonizzato su Blog di Analytics Vidhya per saperne di più sugli usi di o1!
Domande frequenti
D1. Che cosa è o1?
A. OpenAI o1: una nuova serie di modelli di intelligenza artificiale progettati per dedicare più tempo alla riflessione prima di rispondere. Questi modelli possono ragionare su attività complesse e risolvere problemi più difficili rispetto ai modelli precedenti in scienza, programmazione e matematica
D2. Quando è stato lanciato il modello o1 di OpenAI?
A. Il modello o1 di OpenAI è stato lanciato il 12 settembre 2024.
D3. Il modello o1 può elaborare le immagini?
A. Sì, gli ultimi modelli o1 possono elaborare immagini, anche se questa funzionalità non è ancora stata resa disponibile al pubblico.
D4. Tutti possono utilizzare i modelli o1?
A. Attualmente solo gli utenti paganti possono utilizzare il modello o1 di OpenAI.
D5. Come viene addestrata la serie o1 di OpenAI?
A. La serie o1 è addestrata con apprendimento di rinforzo su larga scala che le consente di ragionare utilizzando la catena di pensiero
Anu Madan ha più di 5 anni di esperienza nella creazione e gestione di contenuti. Avendo lavorato come creatrice di contenuti, revisore e responsabile, ha creato diversi corsi e blog. Attualmente, sta lavorando alla creazione e alla definizione di strategie per la cura e la progettazione di contenuti incentrati su Generative AI e altre tecnologie emergenti.
Domande frequenti
Il cliente è molto importante, il cliente sarà seguito dal cliente,
Fonte: www.analyticsvidhya.com
