文心一言寫代碼：代碼生成力的探索
O1模型的推出標志著AI推理能力的新高度。其內置的推理機制允許其在接收到簡單的指令后，自動進行深度分析并給出更加準確的結果。與傳統的生成式語言模型相比，O1強調在生成答案前的思考過程，從而提高了回答的質量和可靠性。
O1和GPT-4o在處理輸入結構和上下文時有顯著差異。O1具有內置的鏈式思考推理功能，能夠在沒有外部引導的情況下進行深度分析。而GPT-4o通常需要指令來激發多步推理。此外，O1在處理超出常識范圍的任務時，需要在提示中包含必要的背景信息，以確保分析的準確性。
O1專為多步推理優化，能夠在復雜任務上給出更精確的結果。在需要多步推理的復雜問題上，O1的表現尤為出色。而在簡單任務上，O1可能會出現過度推理的問題。因此，選擇合適的模型和提示方式對于獲得最佳結果至關重要。
O1在處理復雜問題時生成的答案往往更加細致且結構化。其自我檢查機制使得在復雜任務上的準確率更高。然而，由于O1進行的是深入推理，其響應速度較慢，成本也更高。因此在進行提示工程時，需要在推理深度與速度之間做出權衡。
使用簡潔直接的指令，可以幫助O1在沒有多余信息干擾的情況下進行推理。避免過于復雜或傾向性的提示，以確保模型的思路清晰。
O1不依賴示例驅動的提示，加入示例反而可能降低性能。簡潔的零樣例提示通常能獲得最佳表現。
通過API或對話式系統的“system message”方式，簡短地給模型設定角色或風格，例如設定為法律分析師或數學教師，以影響模型的回答口吻和專業程度。
可以通過提示控制O1的回答長度和分析深度，以獲得想要的輸出形式。
在使用O1進行提示工程時，需要注意以下幾點：
在法律分析中，首先需要將案件的主要事實和法律問題以簡明扼要的方式列出。這種結構有助于模型提取關鍵信息，不遺漏重點。
由于O1無法實時瀏覽信息，涉及特定法條或判例時，應在提示中附上相關內容。
通過系統消息設定角色，例如法律分析師，確保O1的語氣和分析框架貼近法律專業。
根據需求控制O1的回答長度，可以要求簡短總結或詳細分析。
隨著AI模型的智能化程度不斷提高，復雜的提示詞可能逐漸成為過去。未來的提示詞工程可能更加注重對模型的理解與應用，而非復雜的指令設計。
