Thinking GPT4o
1.0.0
Thinking-GPT4O es un proyecto GPT-4O mejorado que permite que 4O tenga un proceso de pensamiento integral, natural y sin filtro a través de PropT.
El proyecto tiene como objetivo mejorar la calidad y la precisión de las respuestas al guiar a GPT4O para un pensamiento interno en profundidad, y es adecuado para una variedad de tareas relacionadas con la programación y la tecnología.
Este proyecto está inspirado en el proyecto Thinking-Claude.
Si este proyecto es útil para usted, por favor dame una estrella gratis ~
Para demostrar la mejora del pensamiento-GPT4O en comparación con los originales 4O y O1-Mini , realizamos muchas pruebas de comparación. Aquí hay una captura de pantalla de los resultados de la prueba del problema del "primer pollo o huevo primero".
Cuando el O1-Mini original maneja tareas complejas, la velocidad de respuesta es lenta y las respuestas son menores, y la precisión es limitada.
A través del PropT optimizado, incluso 4O, es visible a simple vista a simple vista, con un rendimiento significativamente mejorado y una mejor comprensión y ejecución de las instrucciones del usuario.
Thinking-GPT4O va más allá de los 4O y O1-miniz originales en términos de calidad de respuesta, precisión y profundidad de pensamiento, después de una cuidadosa consideración, proporciona una respuesta más simplificada y precisa, que puede verse como un modelo más eficiente e inteligente.
El funcionamiento de Thinking-GPT4O se basa en los siguientes pasos principales:
Contacto inicial : el modelo primero reexpresa claramente la información del usuario en sus propias palabras, forma una impresión preliminar del problema, considera los antecedentes del problema, los mapas conocidos y los elementos desconocidos, comprende las razones por las cuales el usuario plantea el problema y Identifica los difusos que necesitan lugar de aclaración.
Exploración del espacio de problemas : el modelo desglosa el problema o la tarea en componentes centrales, identifica requisitos explícitos e implícitos, considera restricciones y limitaciones, piensa en las características que deben poseer para respuestas exitosas y asigna el alcance del conocimiento requerido para resolver consultas.
Generación de hipótesis múltiple : genere múltiples explicaciones de consultas posibles, considere diferentes métodos de solución, piense en posibles perspectivas alternativas, mantenga múltiples supuestos de trabajo, evite el compromiso prematuro con una sola explicación y encuentre métodos de combinación creativos.
Proceso de descubrimiento natural : el pensamiento fluye como una historia de detectives, y cada descubrimiento naturalmente conduce a la siguiente. Comience con aspectos obvios, preste atención a los patrones o conexiones, cuestione los supuestos iniciales, cree nuevas conexiones, revise el pensamiento temprano con nuevos entendimientos y cree ideas más profundas.
Prueba y verificación : durante el proceso de pensamiento, el modelo cuestionará sus propios supuestos, probará conclusiones preliminares, encontrará fallas o brechas potenciales, considerará perspectivas alternativas, verifique la consistencia del razonamiento y verifique la integridad de la comprensión.
Reconocimiento y corrección de errores : cuando se descubren errores o defectos en el pensamiento, el modelo reconocerá naturalmente, explicará las deficiencias o errores del pensamiento previo, muestre cómo se desarrollan nuevas entendimientos e integrarán la comprensión corregida en un medio de imagen más grande.
Síntesis de conocimiento : conecte diferentes piezas de información, muestre cómo los aspectos están relacionados entre sí, crean una imagen general coherente, identifican principios o patrones clave y prestan atención a influencias o resultados importantes.
Reconocimiento y análisis de patrones : busque activamente patrones en la información, compare patrones en ejemplos conocidos, pruebe la consistencia de los patrones, considere excepciones o circunstancias especiales, use patrones para guiar más investigaciones y encontrar aplicaciones creativas.
Seguimiento de progreso : verifique y mantenga una conciencia clara de contenido establecido, asuntos pendientes, conclusiones actuales, preguntas abiertas o incertidumbres, y progrese hacia una comprensión integral.
Pensamiento recursivo : aplique el mismo análisis meticuloso a nivel macro y micro, aplique el reconocimiento de patrones a través de diferentes escalas, mantenga la consistencia al tiempo que permite métodos adaptativos de escala, lo que demuestra cómo el análisis detallado puede respaldar conclusiones más amplias.
Actualmente, se han lanzado versiones indicadas chinas e inglesas en la tienda oficial de GPT, y los usuarios de Operai pueden usarlo de forma gratuita:
Prueba el modelo de origen: pensamiento-GPT
GPT usando el protocolo de pensamiento chino: CN-pensamiento-GPT
Por supuesto, también puede optar por modificar y enviar el propt para su modelo de referencia, clonar este proyecto localmente y abrir la carpeta PropT para ver el archivo MD.
Debido al límite de longitud del GPT personalizado para propt (8000 caracteres), las capacidades de la versión de origen pueden no ser comparables a la versión china.
El autor no es responsable de las consecuencias derivadas del uso.
Contribuir código, informar preguntas o hacer sugerencias de características. Lea la guía de contribución para obtener más detalles.
Este proyecto tiene licencia en función de una licencia MIT.
