OpenAI o1 Rehberi: Nasıl Çalışır, Kullanım Alanları, API ve Daha Fazlası

OpenAI o1 Nasıl Çalışır

o1 ile etkileşime girdiğinizde ilk fark edeceğiniz şey, GPT-4o’ya kıyasla yanıt üretmesinin belirgin şekilde daha uzun sürdüğüdür. Bu kasıtlı bekleme, modelin akıl yürütmeye verdiği önemi yansıtır. O1, yanıtlamadan önce daha fazla “düşünerek” mantık, matematik, kodlama ve bilim gibi alanlardaki karmaşık görevleri ve zorlu problemleri ele alabilir.

OpenAI o1-preview bir mantık problemine uğraşıyor

Pekiştirmeli öğrenme ve düşünce zinciri

O1’in üstün akıl yürütmesi, pekiştirmeli öğrenme ile düşünce zinciri mantığının birleşimiyle elde edilir.

Pekiştirmeli öğrenme sayesinde model, farklı stratejileri keşfederek, hataları tanıyarak ve yaklaşımını uyarlayarak düşünme sürecini iyileştirmeyi öğrenir; böylece en doğru ve mantıklı çözüme ulaşır.

Diğer taraftan, düşünce zinciri mantığı, karmaşık problemleri daha küçük ve yönetilebilir bileşenlere ayırma tekniğidir. Bu yaklaşım, o1’in tıpkı karmaşık bir tarifin adımlarını pişirmeye başlamadan önce titizlikle planlamak gibi, ‘yanıtlamadan önce düşünmesini’ sağlar.

Akıl yürütme sürecini açıkça ortaya koyarak o1, olası hataları erken aşamada tespit edebilir ve tıpkı düşünce sürecimizi dikkatle tasarladığımızda bizim daha az hata yapmamız gibi, doğru çözüme ulaşma olasılığını artırır.

OpenAI o1’in düşünce zinciri mantığını kullanması, doğru cevaba ulaşmanın sıklıkla çok adım gerektirdiği matematik, bilim ve kodlama gibi alanlarda onu özellikle etkili kılar.

Hesaplama tahsisinde yeni bir paradigma

OpenAI o1’i farklılaştıran önemli bir unsur, hesaplama kaynaklarının stratejik olarak yeniden tahsis edilmesidir. Geleneksel BBA’lar büyük ölçekli ön eğitim veri kümelerine odaklanırken, o1 vurguyu eğitim ve çıkarım (inference) aşamalarına kaydırır.

Bu değişim, bu aşamalara daha fazla hesaplama gücü ayırmanın, karmaşık akıl yürütme yeteneklerinde önemli kazanımlar sağlayabileceğini gösteriyor.

Kaynak: OpenAI

Yukarıdaki grafik, OpenAI’nin o1 modeline ayrılan hesaplama kaynaklarının artırılmasının, zorlu AIME (American Invitational Mathematics Examination) sınavıyla başa çıkarken performansa etkisini gösteriyor. İkisi de, modelin doğruluğunu eğitim veya test (çıkarım) için ayrılan hesaplama gücüne göre çizen iki grafik yer alıyor.

Her iki grafikte de net bir pozitif korelasyon görülüyor: Hesaplama kaynakları arttıkça, modelin AIME sorularını ilk denemede çözme doğruluğu artıyor. Özellikle test zamanı grafiğinde ilişki daha belirgin; bu da problem çözme sırasında modele daha fazla “düşünme” süresi tanımanın performansı belirgin şekilde iyileştirdiğini gösteriyor.

Bu gözlem, o1’in hesaplama açısından yoğun doğasını vurguluyor ve ciddi hesaplama kaynaklarına dayandığını gösteriyor. Ancak her iki grafikteki yukarı yönlü eğilimler, daha fazla hesaplama gücüyle doğrulukta ilave kazanımların mümkün olduğunu, yapay zekâda akıl yürütme yeteneklerinin gelecekteki gelişimi için umut vadettiğini de ima ediyor.

OpenAI O1 Kıyaslamaları: Akıl Yürütme Yüklü Görevlerde Daha İyi

O1’in GPT-4o’ya kıyasla geliştirilmiş akıl yürütme kabiliyetlerini sergilemek için OpenAI, modeli çeşitli zorlu matematik, kodlama ve bilim kıyaslamalarında değerlendirdi.

İnsan sınavları

İnsan sınavları, o1’in GPT-4o ve o1-preview’a karşı tutarlı şekilde üstün geldiğini gösteriyor.

Dolu çubuklar pass@1 doğruluğunu, taralı alan ise 64 örnekle çoğunluk oyu (konsensüs) performansını gösterir. Kaynak: OpenAI

Belki de en çarpıcı gözlem, matematik ve kodlama kıyaslarında GPT-4o ile o1 (ve hatta o1-preview) arasındaki dev performans sıçramasıdır.

Bilim alanındaki iyileşme daha az belirgin olsa da, hem o1-preview’un hem de tamamen optimize edilmiş o1’in, doktora düzeyindeki bilim sorularında insan uzmanları geride bıraktığı dikkat çekicidir. Bu, o1’in karmaşık, gerçek dünya problemlerini ele alma ve bazı alanlarda insan seviyesini aşma potansiyelini gösterir.

ML kıyaslamaları

ML kıyaslamalarındaki sonuçlara bakıldığında, o1’in akıl yürütmedeki ilerlemeleri oldukça belirgin. Hem MathVista (bir matematik kıyaslaması) hem de MMLU’da o1, GPT-4o’ya kıyasla doğrulukta ciddi artışlar sergiliyor.

Kaynak: OpenAI

o1-ioi olarak bilinen uzmanlaşmış bir o1 sürümü, 2024 Uluslararası Bilişim Olimpiyatı’nda, sıkı yarışma koşulları altında bile yüzde 49’luk dilime girerek üstün kodlama yeteneklerini gösterdi.

Simüle edilmiş yarışmalarda (aşağıdaki grafiğe bakın), o1-ioi’nin performansı daha da yükselerek yarışmacıların %93’ünden daha iyi sonuç verdi.

Kaynak: OpenAI

OpenAI o1 Kullanım Alanları

OpenAI o1’in akıl yürütme yetenekleri, özellikle bilim, kodlama ve matematikteki karmaşık problemleri çözmek için onu çok uygun kılar.

Bilimsel Araştırma

Örneğin sağlık araştırmacıları, o1’den karmaşık hücre dizileme verilerini açıklamak için yararlanabilirken; fizikçiler, kuantum optik araştırmaları için gereken sofistike matematiksel formülleri üretmek üzere onu kullanabilir.

Kodlama

Kod iyileştirmeleri önermekten test vakaları oluşturmaya, kod incelemelerini otomatikleştirmeye ve bilgi paylaşımını kolaylaştırmaya kadar o1, geliştirici verimliliğini önemli ölçüde artırma ve iş akışlarını basitleştirme potansiyeline sahiptir.

Ayrıca o1’in kodu anlama ve üretme yeteneği, faydasını yalnızca kodlamanın ötesine taşır. Proje planlama, gereksinim analizi ve yazılım mimarisi tasarımında yardımcı olabilir; geliştiricilerin daha etkili çözümler üretmesine destek olur.

O1’in tüm yetenekleri hâlâ geliştiriliyor olsa da mevcut özellikleri şimdiden umut verici. OpenAI modeli iyileştirmeye devam ettikçe, o1’in geliştiriciler için değerli bir araç haline gelmesi, inovasyonu teşvik etmesi ve yazılım geliştirme geleceğini etkilemesi muhtemel.

Kıyaslama bölümünde de anlatıldığı gibi, o1 modeli kodlama alanında büyük bir potansiyel gösteriyor.

Matematik

Matematik alanı da o1’in gelişmiş akıl yürütme yeteneklerinden önemli ölçüde fayda görebilir. AIME gibi kıyaslamalardaki güçlü performansı, karmaşık denklemleri çözme, teorem ispatlama ve yeni matematiksel kavramları keşfetme gibi uygulamalar için potansiyel sunduğunu; hem öğrenciler hem de araştırmacılar için yararlı olabileceğini gösteriyor.

Akıl yürütme ağırlıklı kullanım örnekleri

Belirli alanların ötesinde, o1’in akıl yürütmeye odaklanması, eleştirel düşünme ve mantıksal çıkarım gerektiren her görev için onu değerli bir varlık haline getirebilir. Bulmacaları ve bilmeceleri çözmekten karmaşık argümanları analiz etmeye ve bilinçli karar almayı kolaylaştırmaya kadar o1, problem çözmede yeni kapılar açabilir.

OpenAI o1’e Nasıl Erişilir

ChatGPT Plus veya ChatGPT Team aboneliğiniz varsa, ChatGPT arayüzü içinde o1 modeline doğrudan erişebilirsiniz. Sayfanın üst kısmındaki model seçici açılır menüsünden o1’i seçin. 

Unutmayın, ChatGPT Plus veya Team hesabıyla başlangıçta OpenAI o1 için haftada 50, OpenAI o1-mini için günde 50 mesaj hakkı elde edersiniz.

OpenAI o1 API

O1, Plus ve Team aboneleri için ChatGPT içinde erişilebilir olsa da daha fazla esneklik ve entegrasyon seçeneğine ihtiyaç duyan geliştiriciler ve araştırmacılar için OpenAI o1 API daha uygun olacaktır.

Beta sınırlamaları

Bu makalenin yazıldığı tarih itibarıyla (6 Aralık 2024), sohbet arayüzünde o1 modeli önizlemeden çıkmış olsa da API yalnızca o1 modelinin iki varyantına erişim sunuyor:

• o1-preview: Tam o1 modelinin erken önizlemesidir; geniş genel bilgi gerektiren karmaşık problemleri ele almak üzere tasarlanmıştır.
• o1-mini: Daha hızlı ve daha uygun maliyetli bir o1 sürümüdür; kapsamlı genel bilginin gerekli olmadığı kodlama, matematik ve bilim görevleri için uygundur.

Hem o1-preview hem de o1-mini, chat completions uç noktası üzerinden erişilebilirdir; mevcut projelere dâhil etmeyi kolaylaştırır. Süreç, API çağrıları yaparken istenen modelin seçilmesini (ör. model="o1-preview") içerir. API üzerinden o1’i adım adım nasıl kullanacağınızı öğrenmek için şu öğreticiyi okuyun: OpenAI O1 API Eğitimi: OpenAI'nin API’sine Nasıl Bağlanılır.

O1 şu anda beta aşamasında olduğundan, bazı API parametreleri ve özellikleri henüz desteklenmiyor. Bunlar şunları içerir:

• Modaliteler: Şu anda yalnızca metin girdi ve çıktısı desteklenmektedir; görsel işleme henüz mevcut değildir.
• Mesaj türleri: Sistem mesajları desteklenmez; yalnızca kullanıcı ve asistan mesajlarına izin verilir.
• Yayın (streaming): Yayın özelliği henüz o1 modelleri için mevcut değil.
• Araçlar ve fonksiyon çağrısı: Bu gelişmiş yetenekler şu anda desteklenmemektedir.
• Logprobs: Olasılık günlükleri henüz mevcut değil.
• Diğer parametreler: temperature, top_p ve n 1’e sabitlenmiştir; presence_penalty ve frequency_penalty ise 0’a sabittir.
• Assistants ve Batch API: o1 modelleri henüz Assistants API veya Batch API ile entegre edilmemiştir.

OpenAI, o1 beta sürecinden çıktıkça bu parametre ve özelliklerin bir kısmına kademeli olarak destek eklemeyi planlıyor. Çok modluluk ve araç kullanımı gibi daha gelişmiş işlevlerin, o1 serisinin gelecekteki sürümlerine dâhil edilmesi öngörülüyor.

Akıl yürütme belirteçlerini (token) anlama

O1 modellerinin temel bir yönü, “akıl yürütme belirteçlerinin” tanıtılmasıdır. Bu belirteçler, modelin istemi parçalara ayırırken, çeşitli yaklaşımları değerlendirirken ve bir yanıt oluştururken iç düşünce sürecini temsil eder. Bu akıl yürütme belirteçleri API üzerinden görünür olmasa da, modelin bağlam penceresinde yer kaplar ve toplam belirteç sayısına dâhil olarak faturalamayı etkiler.

Kaynak: OpenAI

Bağlam penceresi ve maliyetler

Hem o1-preview hem de o1-mini 128.000 belirteçlik bir bağlam penceresi sunar. Ancak her tamamlamanın, görünmeyen akıl yürütme belirteçleri ve görünen tamamlamaya ait belirteçler dâhil olmak üzere, üretilen toplam çıktı belirteç sayısında azami bir sınırı vardır. Beklenmeyen maliyetleri önlemek ve modelin “düşünmesi” için yeterli alan kaldığından emin olmak için bağlam penceresini etkin şekilde yönetmek ve max_completion_tokens parametresiyle uygun sınırlar belirlemek kritik önem taşır.

İstem (prompt) yazımında en iyi uygulamalar

O1 modellerinde en iyi sonuçlar için istemlerinizi basit ve doğrudan tutun. Az örnekli (few-shot) istem veya modele açıkça “adım adım düşünmesini” söylemek gibi tekniklerden kaçının; bunlar performansı artırmak yerine engelleyebilir. Girdinizi net biçimde yapılandırmak için sınırlayıcılar kullanın ve alma destekli üretim (RAG) senaryolarında, modelin yanıtını gereksiz yere karmaşıklaştırmasını önlemek için yalnızca en ilgili bağlamı sağlayın.

OpenAI o1-mini Nedir?

Tam teşekküllü o1-preview modelinin yanında OpenAI, o1 serisinin yeteneklerini keşfetmek isteyen geliştirici ve araştırmacılar için daha erişilebilir bir giriş noktası sunmak üzere, daha küçük ve daha hızlı bir varyant olan o1-mini’yi de yayınladı.

O1-mini, büyük kardeşi kadar derin bir genel bilgi birikimine sahip olmasa da, özellikle kodlama, matematik ve bilim alanlarında odaklı akıl yürütme becerileri gerektiren görevlerde mükemmeldir.

Daha küçük boyutu, daha hızlı yanıt sürelerine ve daha düşük hesaplama gereksinimlerine dönüşür; bu da hız ve verimliliğin önemli olduğu uygulamalar için pratik bir seçenek olmasını sağlar.

O1-mini şu anda beta aşamasında olup bazı sınırlamalara sahip olsa da, o1 serisinin potansiyeline ve akıl yürütmeyi geliştirmeye odaklanmasına bir bakış sunar. OpenAI o1 modellerini geliştirmeye devam ettikçe, o1-mini’nin de büyük kardeşiyle birlikte evrilmesi ve geniş bir uygulama yelpazesi için giderek daha güçlü ve çok yönlü bir araç haline gelmesi beklenir.

O1 Pro Modu Nedir?

Standart o1 modeline ek olarak OpenAI, o1 pro modunu da tanıttı. Bu model, daha da gelişmiş akıl yürütme yeteneklerine ihtiyaç duyan ve daha yüksek doğruluk ve son derece karmaşık görevleri ele alma kapasitesi karşılığında bir miktar hızdan feragat etmeye istekli kullanıcılar için tasarlanmıştır.

O1 pro modu, standart o1 modelinden önemli ölçüde daha fazla hesaplama gücünden yararlanır. Bu sayede özellikle veri bilimi, programlama ve içtihat analizi gibi alanlardaki zorlu problemler için daha güvenilir yanıtlar üretmek üzere “daha uzun” ve “daha yoğun” düşünebilir.

O1 pro moduna erişmek için ChatGPT Pro aboneliğine ihtiyacınız olacak. Bu abonelik, o1 ve o1 pro modunu sınırsız kullanmanın yanı sıra diğer gelişmiş modellere ve özelliklere erişim sağlar.

O1 pro modunu ayrı bir makalede ayrıntılı inceledik: OpenAI'nin O1 Pro Modu Nedir? Özellikler, ChatGPT Pro ve Daha Fazlası.

OpenAI o1’in Sınırlamaları

OpenAI o1-preview etkileyici yetenekler sunsa da, dikkat edilmesi gereken bazı sınırlamalar vardır. Bu kısıtlar belirli bağlamlarda kullanımını etkileyebilir; dolayısıyla aşağıdakilerin farkında olmakta fayda var.

Gizli düşünce zinciri

Gelecekte izleme ve güvenlik iyileştirmeleri potansiyelini güvence altına almak için o1 tarafından kullanılan ham düşünce zinciri akıl yürütme süreci kullanıcılara doğrudan görünür değildir. Bu karar, modelin daha etkili şekilde gözetimini amaçlasa da şeffaflığı sınırlar ve modelin karar verme sürecinin kullanıcı tarafından anlaşılmasını etkileyebilir.

Henüz web’de gezinemiyor

OpenAI o1-preview web’de gezinemiyor; bu da sunduğu bilgilerin her zaman güncel olmayabileceği anlamına gelir. Gerçek zamanlı veya güncel olay verileri arıyorsanız, model bunları doğrudan getiremeyecektir.

Daha uzun yanıt süreleri

En göze çarpan sınırlamalardan biri, modelin karmaşık sorguları işlemesinin nispeten uzun sürmesidir. Bu ek süre daha düşünceli yanıtlar üretmesini sağlasa da, daha hızlı cevap bekleyen kullanıcılar için gecikmelere yol açabilir.

Düşük gecikmeli uygulamalar için uygun değildir

Daha yavaş yanıt süreleri nedeniyle OpenAI o1, hızlı etkileşim gerektiren uygulamalar için ideal değildir; gerçek zamanlı sohbet botları veya çeviri hizmetleri gibi. Bu kullanım senaryolarında, birkaç saniyelik bekleme sinir bozucu olabileceğinden gecikme kötü bir kullanıcı deneyimine yol açabilir.

Modelin güçlü yönleriyle örtüşmeyen durumlarda uygulanması, olumsuz bir kullanıcı deneyimiyle sonuçlanabilir. Bu, özellikle anlık, hızlı yanıt gerektiren senaryolarda geçerlidir; modelin daha yavaş işleme süresi fayda yerine engel haline gelebilir.

OpenAI o1 Güvenliği

Yeni o1 modelleri, bağlam içi güvenliği iyileştirmek için akıl yürütme yeteneklerinden yararlanan bir güvenlik eğitimi yaklaşımı içeriyor.

Önemli bir güvenlik önlemi, kullanıcıların güvenlik kurallarını aşmaya çalıştığı “jailbreaking” girişimlerine karşı modelin direncini test etmektir. Zorlu bir jailbreaking testinde GPT-4o 100 üzerinden 22 puan alırken, yeni o1-preview modeli 84 puana ulaşarak kayda değer bir iyileşme gösterdi.

Güvenlik çabaları, sıkı testler, dahili yönetişim ve federal hükümetle iş birliğiyle güçlendirildi. Buna Preparedness Framework’ün kullanımı, kırmızı ekip (red team) çalışmaları ve Güvenlik & Güvenilirlik Komitesi’nin kurul düzeyindeki incelemeleri dâhildir.

Ayrıca ABD ve Birleşik Krallık Yapay Zekâ Güvenliği Enstitüleri ile ortaklıklar resmileştirildi; bu kurumlara modellerin araştırma sürümlerine erken erişim sağlandı.

Bununla birlikte, bu erken sonuçlara temkinli bir iyimserlikle yaklaşmak önemlidir.

Gelecek: OpenAI O-serisi

OpenAI o1’in tanıtımı yalnızca yeni bir modeli değil, aynı zamanda yeni bir serinin doğuşunu da ifade ediyor: OpenAI O-serisi. Bu, OpenAI’nin stratejik yöneliminde bilinçli bir değişime işaret ediyor ve karmaşık akıl yürütme kabiliyetlerini gelecekteki yapay zekâ geliştirmelerinin temel odağı olarak vurguluyor.

Özellikle karmaşık problem çözme gerektiren kıyaslamalardaki güçlü performansı sayesinde, o1 ve o1 pro modundan gelen etkileyici erken sonuçlar, bu yeni serinin büyük bir vaat taşıdığını gösteriyor.

OpenAI o-serisi modellerin yeteneklerini geliştirmeye ve genişletmeye devam ettikçe, yapay zekânın bilimsel keşif, yazılım geliştirme ve ileri düzey bilişsel beceriler gerektiren diğer alanlarda çok daha etkin bir rol oynadığı bir gelecek öngörebiliriz.

Ancak O-serisinin potansiyelini tam olarak gerçekleştirme yolu zorluklardan arınmış değildir. Bu modellerin hesaplama açısından yoğun doğası ve sundukları benzersiz ölçeklenme kısıtları, sürekli araştırma ve geliştirme gerektirir.

Sonuç

Bu yıl GPT-5’in gelişini sabırsızlıkla beklerken, OpenAI bizi karmaşık akıl yürütme yeteneklerini önceliklendiren o1 modeliyle şaşırttı.

O1’in çeşitli kıyaslamalardaki erken başarıları, matematik, kodlama ve bilimsel araştırma gibi alanlardaki zorlu problemleri ele alma potansiyelini ortaya koyuyor.

Vaatkâr yeteneklerine rağmen o1 hâlâ erken aşamalarda ve hesaplama yoğun doğası ile güvenlik ve etik kullanım konusunda süregelen araştırma ihtiyacı dâhil olmak üzere bazı zorluklarla karşı karşıya.