Transcription
CH GPT O3 Mini вирішує судоку за декілька секунд, тоді як для китайського R1 необхідно більше ніж 3 хвилини. Нова версія від компанії OpenAI, моделі штучного інтелекту O3 Mini, вже доступна, і в цьому відео ми протестуємо, як вона працює, порівняємо з іншими моделями і визначимо, де її можна застосовувати для практичного використання в повсякденному житті, бізнесі та наукових роботах.
З вами на зв'язку Михайло Пасн, засновник веб3 університету Leon Global. І з вас обов'язково лайк, підписка і дзвіночок, а також поділитися з друзями за максимально актуальним відео. А ми давайте погнали!
І так, почнемо з самого першого. Ми маємо таку прекрасну судоку, яка в принципі виглядає не досить легким, але її можна вирішити. Відповідно для чата GPT-1 дане судоку він вирішував, от ми бачимо 3 хвилини і одну секунду, і в принципі він його вирішив. Цю саму історію, це саме судоку для моделі DeepSic R1 зайняло 170 секунд, швидше ніж O1, але 170 секунд — це майже хвилина.
Як бачимо, він розписував все, як він думав, всю цю історію. Думав він, як бачимо, досить багато, і в результаті ми отримали правильну відповідь. Описано, як бачите, все, що він думає, от описано в такому вигляді.
Переходимо до O1. Я йому дав запит, попросив вирішити, не описував, що це за задача, він сам зрозумів, і пройшло просто, ну в прямому сенсі цього слова, менше, мені здається, може, одна-дві секунди, і ми отримали зразу відповідь. Тобто він деталізовано описав, що він далі зробив, звідки він взяв результати, проаналізував, включив логіку і видав мені фінальну відповідь. Це зайняло менше ніж 2 секунди.
Тобто фактично, отреміні, що це взагалі за модель і чому всі за неї зараз говорять. Давайте, власне, з цього і почнемо. І так, дивіться, модель O1, O3, той же reasoning від DeepSic. Це моделі нового покоління. Фактично, вони перед тим, як дати нам якусь відповідь, спочатку включають свій думковий процес, починають аналізувати, починають робити певні висновки.
Як бачимо, в DeepSic дуже класно це відображає. Ми можемо прямо прочитати про все, як він думає, як він вирішує цю задачу. До речі, можна навіть навчитися думати, і, відповідно, як результат, відповідь буде значно точнішою, правильнішою. Це фактично дозволяє моделям перейти на новий рівень розвитку і навіть придумувати деякі рішення, які людині треба було б набагато більше часу.
Тобто це вже такий перший крок до artificial general intelligence. Фактично, штучний інтелект може виконувати будь-які загальні задачі. Якщо те видесь трохи історично, то ми маємо перші моделі генеративного штучного інтелекту в форматі чатботів, копайлотів, тобто коли вони нам допомагають вирішувати задачу.
Наступні моделі — це якраз моделі reasoning, які вміють думати і фактично вирішувати задачу за нас, продумуючи набагато більше логіки, ніж просте чи кожне наступне слово, як це робили попередні моделі. І фактично третій етап розвитку — це вже будуть автономні агенти, яким ми просто задали завдання, і вони самі вирішили всі ці задачі.
Тому от приклад з судоку, який раніше O1 взагалі не вирішує. Цю задачу O1, як бачите, справилася, O3 справився, R1 справився, але ключове, що це виникло за пару секунд. Це дуже важливо.
От тепер давайте порівняємо їх в інших задачах. В першу чергу, це задачі з програмування, тому що, як не крути, але моделька саме заточена і в тому числі під програмування. До речі, O3 Mini зараз доступна всім, в кого є Plus або Pro версія. Також доступна моделька O3 Mini High, яка більш заточена саме під кодинг та логічні задачі. Вона більш просунута, ніж просто O3, але в специфічних задачах, саме кодингу або вирішенні математичних логічних задач.
Тому давайте якраз і приступимо до моделі O3 Mini саме кодингу і напишемо цікавий код, який нам буде запускати і створювати певну сферу, в якій будуть вилітати 25 різних шариків різного кольору з урахуванням гравітації. Вони будуть між собою взаємодіяти. Тобто для чого це потрібно? Дуже багато елементів, всі вони з різною логікою.
І власне перевіримо, як справиться кожна з цих моделей. Почнемо з моделі O1. Я ставлю таку задачу: "Напиши мені, тільки не p5.js, а напиши мені Python код, Python скрипт, мінімум на 25 різних прильотів в вакуумному просторі і в певному циліндричному контейнері".
Ну давайте, хай він бере нам і цю задачку вирішує. Далі переходимо до модельки O3 reasoning, так само пишемо від компанії DeepSic. І далі переходимо до моделі O3 Mini. Прямо тут її відправлю, хай вона мені пише.
Ну, власне, даний код бачите, продумала логіка, якась є. Думка вона трохи довша, ніж решта. Бачите, весь цей мислительний процес, вона його зараз аналізує і все це продумує. І далі відповідь, я бачу, просто надаємо майже моментально, незважаючи навіть на те, що я китайській моделі відповідь, ну, вірніше, запит написав раніше, але вона все одно ще довше думає, ніж O3 Mini.
Ну і, власне, зараз вона хай вже додумає, видасть нам код, і ми перейдемо до того, що запустимо кожен з цих кодів і побачимо, який результат ми з вами отримали. Нарешті наш китайський друг написав код. Давайте його також копіюю, ну і збережемо весь цей код в окремий файлик.
І давайте будемо кожен з них запускати. Почнемо з нашого китайського друга і запустимо даний файлик, і перевіримо, як він у нас, власне, відобразив те, що ми його просили. Так от, китайський друг нам вирішив намалювати саме таку сферу.
Ну окей, йдемо далі, запускаємо модельку O1, побачимо, як вона в нас, власне, відпрацює. Одна моделька в нас уже працює, давайте, вірніше, те, що ми написали, вже працює. Давайте подивимося, як у нас відпрацює моделька інша.
Я бачу, O1 взагалі тут придумав космос якийсь, але в принципі запустив його, і запустив його, бачимо, окремо в браузері, а не в окремому вікні, як це зробив R1. І в принципі, так, ми дійсно бачимо шарики, які один з одним збиваються, які, бачите, відбиваються від кожної з сторін.
Ну і в принципі відповідають тому, на що ми хотіли. І моделька O3, давайте подивимося, що вона нам намалює і що вона нам скаже в такому випадку.
Ну, власне, я бачу таку сферу, намальовану, відображену. І в принципі, що я можу сказати, всі три справилися досить непогано. Всі три зробили те, що необхідно. Є зум, є сфера, є все, що ми планували. Єдине, що модель китайська, вона зробила це в іншому форматі, ніж це зробили модельки O3 та O1.
На справді це відобразити досить важко, і хоча вона здається простою абстракцією і без практичного використання, але от створення, як бачимо, такі вже 3D моделі, ми з вами можемо. І їх результат ми можемо використовувати для інших задач.
Ви бачите, O1, здається, навіть досить непогано справилась. В принципі, так. Тобто таким чином всі три моделі ось такою задачею абстракції створення 3D, саме через Python code, вони досить непогано написали.
Ну і давайте переходимо до більш складніших задач. Наступною задачкою це ми з вами створимо гру, яка не змійку. Зразу скажу, змійку ми створимо трохи пізніше з штучним інтелектом. А зараз ми з вами створимо гру, яка буде в форматі такого екшена, арканоїда, який буде збивати різні літаючі на нього об'єкти.
Це аркадна гра, яка в принципі навіть і на ній можна на таких іграх заробляти, тому що їх можна навіть продавати. Тому давайте розберемося, як кожна з цих моделей це зробить. Створимо ось такий промпт. Я його взяв з Твіттера, для того щоб, ну, не будемо тестувати те, що показують в публічному доступі.
І так, O1 задачку поставили, O3 Mini задачку ставимо, і reasoning задачку ставимо. Так, всі три у нас в ділах. Ці три створюють, думають, ну і зараз ми з вами визначимо, яка з цих ігор є найкращою.
Так, ну що ж, ми бачимо, от власне, китайська найромережа нам створила ось таку штуку. Мені треба натискати на пробіл для того, щоб її збивати. Ось такі самольотики, квадратики він, звісно, намалював.
Ну, але в принципі створив досить непогано, і в принципі ця штука працює. О, навіть пробіл не треба натискати, можна просто його тримати, і в принципі я поки що виграю. Ну, але як не крути, він зробив гру. Тобто в принципі, так, дійсно, в нього це вийшло досить непогано.
Так, тепер давайте подивимося, що вийшло з нашої O1 модельки, як що вона нам покаже. O1 крапочка. І так, ну що ми тут маємо? Тут маємо якийсь мега O1, якась незрозуміла штука. В мене щось, вроді, навіть виходить, як бачимо, щось навіть збиваю, але це все одно, це якось трохи не те, що я, чесно кажучи, очікував.
Ну, але маємо те, що маємо від O1. Ну і тепер переходимо до O3. І O3 нам намалювала ось таку штуку. Ну, в принципі, працює досить непогано, якась, як мінімум, оригінальна штука. Єдиний момент, що, наприклад, в усіх попередніх ми бачили, і тому вже R1 там скорбали, якийсь бачили те, що змінюють рівень, там бачимо, скільки пропустили, скільки запрацювало.
Ну, але за і тут пробіл працює, не можна натиснути і тримати, треба постійно тиснути на нього. Тобто в принципі O3 справилася, але я би не сказав, що вона справилася краще, ніж інші нейромережі. Тому в принципі нормально. От оце все, що можна за неї сказати, що вона справилася.
До речі, O3 вже інтегрована також в курсор, і відповідно можна її тут використовувати і писати код, вже використовуючи модельку O3.
Ну і тепер давайте зробимо 3D гру змійку, де дві автономні змійки конкурують між собою для того, щоб виграти цю гру. Тобто фактично 3D гра, яка буде працювати, написана на Python, і відповідно автономно. Дві змійки будуть, ну, власне, спробувати вигравати.
Тому бачимо, O3 вже написав код, доки я тільки встиг пояснити. O3 вже готовий код нам написав. O1 також, я бачу, вже готово. Він набагато більший, до речі, ніж у O3. Аніт ще він його пише, reasoning від власне PSIC ще продовжує думати.
Ну і чекаємо, коли вона його закінчить. Так, O1 намалювала якусь гру. Я би не сказав, що це якась 3D гра. Тобто вона прямо в консолі бігає змійка і щось виконує. Тобто в принципі це зовсім не те, про що ми хотіли.
Тому давайте йдемо дивитися, що нам зробили інші модельки. І так, моделька R1 DeepSic. Я пробував декілька разів це виправити, підлаштувати, він ніяк не дається. Все нова, нова, нова помилка. Відповідно, будемо мати, а приймемо до уваги, що вона не працює на даний момент. Треба з нею більш довше посидіти.
Ну і моделька O3 Mini. Давайте дивимося, її вставляю в даний файлик. Ну і запускаємо. І на виході ми маємо дві змійки в форматі 3D, які, бачите, вбігають одна за одною і пробують обігнати так, щоби не збитися. І бачите, одна збила іншу.
І що ми бачимо на виході? На виході ми бачимо, що в [музика] нас червона зібрала два, зелена зібрала також два. Тобто фактично маємо нічю.
Ну ладно, давайте, можливо, ще раз її запустимо, перевіримо, що в нас другий раз запустить. Так, опа, погнали. І як бачимо, змійки дві за собою бігають і вирішують, хто з них перша, ну, власне, виграє.
Тобто таким чином, дійсно, O3 Mini написала код так, як я хотів, в форматі 3D. І в нас дійсно в форматі 3D дві змійки бігають і виконують певну задачу. Відповідно, дійсно, ми бачимо, що вона все-таки набагато краще, ніж всі попередні, вміє думати, вміє виконувати ті задачі, які необхідно.
Ну а власне, якщо ви хочете вивчити те, як використовувати штучний інтелект, ми дуже рекомендуємо нашого Iren, нашого котобота. Це котобот в телеграмі, в якому ви просто заходите і отримуєте перший урок безкоштовно, а також п'ять потужних інструментів при проходженні безпосередньо марафону.
Тобто ви проходите марафон в рамках якого у вас буде цілих шість уроків, в яких ви вивчите загалом, що таке нейромережеві асистенти, основні текстові нейромережі, як генерувати зображення, як правильно писати промти, аналітичні можливості нейромереж і практичне використання нейромереж в повсякденному житті, а також в бізнесі.
Тому максимально рекомендуємо і підключайтеся, вивчайте, а також проходьте курси в веб3 університеті Leon Global, для того щоб вивчити всі необхідні навички для керування нейромережами.
І на хвилиночку, ви тільки задумайтесь, що весь цей код, який ви зараз бачили, і загалом всі ті порівняння, які ми робили, а ми робили його на більш глибокому рівні, не просто задаючи там класичні запитання, проаналізуй або зроби.
Як бачите, виконав за пару секунд, навіть без написання нами коду. Тобто фактично дійсно моделі штучного інтелекту розвиваються, і вам також треба розвиватися разом з ними, для того щоб вміти керувати ось цим всім штучним інтелектом.
Тому який можна зробити висновок? O3 Mini дійсно крутезна модель, яка вміє аналізувати глибокі дані, вміє писати досить логічний код, який працює, причому з першого разу, і виконує ті задачі, які ми йому поставили.
Тому дійсно O3 — це нова епоха розвитку моделей штучного інтелекту, і саме та епоха, куди ми з вами рухаємось. Тому користуйтесь штучним інтелектом, інтегруйте його в ваш бізнес, ваше повсякденне життя, тому що це наш той самий невидимий штучний інтелект.
І невидимий не тому, що це наш той самий невидимий нейромережевий асистент. З вами був Михайло Пасн. Ставте лайк, підписку і дзвіночок цьому відео, діліться з ним з друзями, для того щоб показати всі можливості нейромереж.
Ну і чекаємо вас на курсах веб3 університету Learn to Earn Global.