Thinking GPT4o

사고 gpt4o

소개

Thinking-GPT4O는 4O가 Propt를 통해 포괄적이고 자연스럽고 필터가없는 사고 과정을 가질 수 있도록 향상된 GPT-4O 프로젝트입니다.

이 프로젝트는 심층적 인 내부 사고를 위해 GPT4O를 안내함으로써 응답의 품질과 정확성을 향상시키는 것을 목표로하며 다양한 프로그래밍 및 기술 관련 작업에 적합합니다.

이 프로젝트는 Thinking-Claude 프로젝트에서 영감을 얻었습니다.

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성능 비교

원래 4O 및 O1-MINI 와 비교하여 사고 GPT4O 의 개선을 입증하기 위해 많은 비교 테스트를 수행했습니다. 다음은 "Chicken First 또는 Egg First"문제의 테스트 결과에 대한 스크린 샷입니다.

원래 O1-Mini

원래 O1-Mini가 복잡한 작업을 처리하면 응답 속도가 느리고 답변이 적고 정확도는 제한됩니다.

프롬프트 사용

최적화 된 소품, 심지어 4O조차도 육안으로 육안으로 볼 수 있으며, 성능이 상당히 향상되고 사용자 지침의 이해와 실행이 향상됩니다.

최종 테스트

Thinking-GPT4O는 원래의 4O 및 O1-Miniz를 넘어서 반응 품질, 정확성 및 깊이를 고려한 후보다 효율적이고 정확한 답변을 제공합니다.

기능

• 포괄적 인 사고 : 각 상호 작용에서 상세한 사고 과정을 수행하여 반응의 깊이와 폭을 보장합니다.
• 다국어 지원 : 다른 사용자의 요구를 충족시키기 위해 중국어 및 영어 버전의 사고 프로토콜을 제공합니다.
• 지능형 문제 해결 : 복잡한 문제를 분해하고 여러 솔루션을 생성하며이를 확인하고 수정하는 기능.
• 적응 사고 프레임 워크 : 쿼리 복잡성, 위험, 시간 민감도 등과 같은 요소를 기반으로 사고 깊이와 스타일을 조정하십시오.

설치하다

사고 GPT4O의 작동은 다음 핵심 단계를 기반으로합니다.

• 초기 연락처 : 모델은 먼저 사용자의 정보를 자체 단어로 명확하게 다시 발현하고, 문제에 대한 예비 인상을 형성하고, 문제의 배경을 고려하고, 알려진 및 알려지지 않은 요소, 사용자가 문제를 제기하는 이유를 이해하고, 사용자가 문제를 제기하는 이유를 이해합니다. 설명 장소가 필요한 퍼지를 식별합니다.

• 문제 공간 탐색 :이 모델은 문제 또는 작업을 핵심 구성 요소로 분류하고, 명시적이고 암시적인 요구 사항을 식별하고, 제약 및 제한 사항을 고려하고, 성공적인 응답을 위해 보유 해야하는 특성에 대해 생각하고, 쿼리를 해결하는 데 필요한 지식의 범위를지도합니다.

• 다중 가설 생성 : 여러 가능한 쿼리 설명을 생성하고, 다른 솔루션 방법을 고려하고, 잠재적 인 대안 관점에 대해 생각하고, 여러 작업 가정을 유지하며, 단일 설명에 대한 조기 헌신을 피하고 창의적인 조합 방법을 찾습니다.

• 자연 발견 과정 : 사고는 탐정 이야기처럼 흐르고 각 발견은 자연스럽게 다음으로 이어집니다. 명백한 측면으로 시작하고, 패턴이나 연결에주의를 기울이고, 초기 가정에 의문을 제기하고, 새로운 연결을 만들고, 새로운 이해로 조기 사고를 검토하고, 더 깊은 통찰력을 구축하십시오.

• 테스트 및 검증 : 사고 과정에서 모델은 자체 가정에 의문을 제기하고, 예비 결론을 테스트하고, 잠재적 인 결함이나 격차를 찾고, 대안 적 관점을 고려하고, 추론의 일관성을 확인하며, 이해의 무결성을 확인합니다.

• 오류 인식 및 수정 : 사고의 실수 또는 결함이 발견되면, 모델은 자연스럽게 인정하고, 이전 사고의 단점 또는 오류를 설명하고, 새로운 이해가 어떻게 발전하는지 보여 주며 수정 된 이해를 더 큰 그림 중간에 통합합니다.

• 지식 합성 : 다양한 정보를 연결하고, 측면이 서로 관련되는지 보여주고, 일관된 전체 그림을 구축하고, 주요 원리 또는 패턴을 식별하며, 중요한 영향이나 결과에주의를 기울입니다.

• 패턴 인식 및 분석 : 정보의 패턴을 적극적으로 찾고, 알려진 예제의 패턴 비교, 패턴의 일관성을 테스트하고, 예외 또는 특별한 상황을 고려하고, 패턴을 사용하여 추가 조사를 안내하며 창의적 응용 프로그램을 찾습니다.

• 진행 추적 : 확립 된 내용, 계류중인 문제, 현재 결론, 공개 질문 또는 불확실성, 포괄적 인 이해를 향한 진보에 대한 명확한 인식을 자주 확인하고 유지합니다.

• 재귀 적 사고 : 매크로 및 마이크로 레벨에서 동일한 세심한 분석을 적용하고, 다양한 척도에서 패턴 인식을 적용하고, 일관성을 유지하면서 스케일 적응 방법을 허용하며, 상세한 분석이 더 넓은 결론을 지원할 수있는 방법을 보여줍니다.

사용 방법

현재 중국어 및 영어 프롬프트 버전 모두 공식 GPT 상점에서 출시되었으며 OpenAi 사용자는 무료로 사용할 수 있습니다.

영어 버전

Origin Model : Thinking-Gpt를 시도하십시오

중국어 버전

중국 사고 프로토콜을 사용한 GPT : CN-Thinking-Gpt

자기 사용

물론, 당신은 또한 참조를 위해 모델의 propt를 수정하고 제출하도록 선택하고,이 프로젝트를 로컬로 복제하고, Propt 폴더를 열어 MD 파일을 볼 수도 있습니다.

주목해야 할 것

Propt (8000 자)의 사용자 정의 GPT의 길이 제한으로 인해 Origin 버전의 기능은 중국어 버전과 비교할 수 없습니다.

저자는 사용으로 인한 결과에 대해 책임을지지 않습니다.

기여하다

코드를 기부하고 질문을보고하거나 기능 제안을합니다. 자세한 내용은 기여 가이드를 읽으십시오.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이센스를 기반으로 라이센스가 부여됩니다.