OpenAI o1-mini

OpenAI o1-mini — это упрощенная и более экономичная версия o1-preview, ориентированная на более узкие задачи. Она особенно эффективна в области STEM, предлагая высокую производительность при решении задач в математике и кодировании.

Области применения

• Программирование и отладка кода: Модель почти догоняет o1-preview по качеству генерации и отладки кода, но делает это значительно быстрее и дешевле. Это делает её идеальной для решения задач в реальном времени, где важна скорость​.

• Образование и решения для студентов: Модель активно применяется для задач обучения и научных исследований в STEM-дисциплинах. Она справляется с заданиями уровня колледжа, решая задачи по физике и математике с высокой точностью​.

• Математика и алгоритмы: o1-mini особенно хороша для задач, связанных с теоремами, уравнениями и алгоритмами. Это делает её полезной для создания математических программ и автоматизации аналитики данных​.

Преимущества

• Высокая скорость и экономичность: Модель в 80% дешевле и быстрее по сравнению с o1-preview, что делает её отличным вариантом для задач, где требуется быстрая обработка, например, написание и отладка кода​.

• Оптимизация для STEM: Несмотря на свою компактность, модель справляется с задачами в области науки, технологий и математики почти на уровне полноразмерных моделей. Она особенно эффективна в решении задач программирования и математических задач на высоком уровне.

• Доступность для широкого использования: Модель оптимизирована для быстрого выполнения задач, что делает её идеальной для студентов, разработчиков и инженеров, которым необходимы быстрые и точные решения​.

Рекомендации по промптингу

OpenAI o1-mini специализируется на задачах в области STEM (наука, технологии, инженерия и математика) и особенно эффективен в кодировании и математике. Чтобы максимизировать его потенциал, важно учитывать специфику модели при составлении промптов.

Пример запроса и ответа

Поскольку o1-mini имеет меньшую базу знаний по сравнению со своим аналогом, старайтесь избегать общих запросов, требующих широкого контекста. Лучше использовать краткие и конкретные задачи. Например, если вы хотите написать код, то задайте четкую задачу с подробными требованиями к входным и выходным данным.

‍Пример:

Напиши функцию на Python для сортировки числового массива с использованием быстрой сортировки и добавь комментарии к каждому шагу.

Ответ:

// def quicksort(arr):
    """
    Функция для сортировки числового массива с использованием алгоритма быстрой сортировки.
    
    Параметры:
    arr (list): Список чисел для сортировки.
    
    Возвращает:
    list: Отсортированный список.
    """
    
    # Если список пустой или содержит один элемент, он уже отсортирован
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        # Выбираем опорный элемент (можно выбирать разными способами)
        pivot = arr[len(arr) // 2]
        
        # Разделяем список на три части:
        # less: элементы меньше опорного
        # equal: элементы равные опорному
        # greater: элементы больше опорного
        less = []
        equal = []
        greater = []
        
        for x in arr:
            if x < pivot:
                less.append(x)
            elif x == pivot:
                equal.append(x)
            else:
                greater.append(x)
        
        # Рекурсивно сортируем подсписки less и greater, а потом объединяем их с equal
        return quicksort(less) + equal + quicksort(greater)

# Пример использования функции
if __name__ == "__main__":
    # Исходный неотсортированный массив
    array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
    
    # Вызываем функцию быстрой сортировки
    sorted_array = quicksort(array)
    
    # Выводим отсортированный массив
    print("Отсортированный массив:", sorted_array)

Пояснение шагов алгоритма
Базовый случай рекурсии:
Если список содержит 0 или 1 элемент, он уже отсортирован, и функция возвращает его без изменений.
‍Выбор опорного элемента:
Выбираем опорный элемент (pivot). В данном случае выбираем средний элемент списка, но можно выбрать любой другой (например, первый или последний).
‍Разделение списка:
Проходим по каждому элементу списка и распределяем их по трем новым спискам:
less: содержит элементы меньше опорного.
equal: содержит элементы, равные опорному.
greater: содержит элементы больше опорного.
Рекурсивная сортировка и объединение:
Рекурсивно вызываем quicksort для списков less и greater.
Объединяем отсортированные списки less, equal и greater в один отсортированный список и возвращаем его.

Отсортированный массив: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]

Этот простой пример демонстрирует, как работает алгоритм быстрой сортировки. Вы можете протестировать функцию с различными наборами данных, чтобы убедиться в её корректности и эффективности.