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前些天 Close AI 推出了 o1 模型之后,AI 界又小小地震惊了一把,因为它可以处理复杂的推理问题了。
最大的亮点就是能够在回答问题之前进行较长时间的思考,思考时间越长推理质量越高。目前对客的话只推出了 o1-preview 以及 o1-mini 两款产品,有体验过的小伙伴反馈,效果确实很哇塞~
但是话说回来 o1-preview 的 API 收费确实有些小贵,而且想要在国内使用的话,除了比较麻烦之外还伴随着封号的风险。
所以三金在网上搜罗了一下山寨版 o1 的做法,供大家食用。
参考文章:Dify搭建工作流增强LLM逻辑能力(https://5km.studio/blog/dify-workflow-enhance-llm-capability)。博客中有对应的工作流 DSL 文件,如果访问不了,可以后台发送「dify-o1」获取
B站(https://www.bilibili.com/video/BV1XVtfejE31/?vd_source=fbe8ecd1547e7e909fd660f4a2b27cef)
首先要实现一个会思考的工作流,那势必不能让 AI 模型在回答问题的过程中直奔主题,而是要经历几个环节:
拆分用户的问题,将问题分解为一个个小任务
一个个地去完成这些小任务
合并并归纳最终的答案然后输出
看起来是不是很简单,接下来我们开始上节点。
开始节点:接收用户输入;
LLM 节点-任务拆解:作用是将用户问题进行拆分,并确保拆分出来的步骤不少于三步;
参数提取器-任务提取:作用是将上一步内容中的步骤以数组的形式重组一下;
迭代任务-代码执行-解析任务:在迭代任务中,需要这样一个节点来提取每个任务中的关键信息——名称以及对应的内容;
迭代任务-LLM 节点-执行任务:解析完任务之后,AI 大模型通过在上一个节点获取到的关键信息给出具体答案;
模板转换-合并结果:迭代任务结束之后,我们需要将这些结果再做一个合并处理;
LLM 节点-归纳答案:因为之前得到的结果都是小任务的答案,并不是初始问题的答案。所以这里还需要根据上一步的合并结果再做一个归纳总结;
直接回复:输出给用户的结果由两部分组成的——问题分析步骤 + 最终解答。
测试模型这里使用 Llama-3.1-8b,并且会以「直接使用模型」和「使用 o1 工作流」两种方式来进行测试。测试问题:
9.11 和 9.8 哪个大?
七个相同的齿轮,按顺序依次咬合连接在一起构成一个齿轮组,并分别编号为1-7号,如果此时给予3号齿轮动力使其逆时针旋转,7号齿轮会怎么样?
使用中文以及JSON 格式输出中国城市和主要景点的对应关系,城市为key,景点为列表。输出10个城市,第一个城市一个景点,第二个城市两个景点,以此类推。
通过上述测试可以看到:
解决问题的正确率上升了,不过随之而来的肯定是消耗的 token 也有所增加
会在给出答案之前,确实会经过一些思考,这也是增加正确率的原因之一
直接进行对话时,哪怕是 Llama3.1-8b 也会胡说八道,但是“调教一番”之后,它就“乖”了
不过我们这毕竟是山寨版的,所以还是会遇到回答错误的情况。而且哪怕是正版,也会出错,这除了内部处理流程之外,和模型也是有关系的。
在推出 o1 系列之后,随之而来的,是最近大家都在吐槽的一件事——ChatGPT 降智了!
正因如此,好多人都开始转战 Claude,即便它的封号几率很大。
不过如果大家是本地部署的模型,或者其他低价购买的模型,推荐试试这个山寨 o1,因为在一定程度上,它是有一部分增智的效果在内的(除非模型本身的水平就不咋地)。
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