【人工智能】OpenAI O1模型:超越GPT-4的长上下文RAG性能详解与优化指南
在人工智能(AI)领域,长上下文生成与检索(RAG) 已成为提升自然语言处理(NLP)模型性能的关键技术之一。随着数据规模与应用场景的不断扩展,如何高效地处理海量上下文信息,成为研究与应用的热点话题。本文将深入探讨OpenAI最新发布的O1-preview和O1-mini模型在长上下文RAG任务中的表现,比较其与行业内其他SOTA(State-of-the-Art)模型如GPT-4o和Google Gemini 1.5的性能差异,并提供实用的优化建议,助力开发者在构建LLM(大型语言模型)应用时实现更高效、更精准的性能表现。
引言:长上下文RAG的重要性
在现代AI应用中,大型语言模型(LLM) 已广泛应用于文本生成、问答系统、内容总结等多个领域。然而,随着应用场景的复杂性和数据量的急剧增加,传统的短上下文处理能力已难以满足需求。长上下文RAG(Retrieve and Generate) 技术通过在生成过程中引入检索机制,使模型能够处理更大规模的上下文信息,从而显著提升了回答的准确性与相关性。
【CodeMoss】集成13个种AI模型(GPT4、o1等)、支持Open API调用、自定义助手、文件上传等强大功能,助您提升工作效率! >>> - CodeMoss & ChatGPT-AI中文版
>>> https://pc.aihao123.cn/index.html#/page/login?invite=1141439&fromChannel=CodeMoss_1212RAG
OpenAI O1模型概述
OpenAI的O1模型 是最新发布的SOTA模型之一,分为 O1-preview 和 O1-mini 两个版本。O1模型在2023年10月发布后,凭借其卓越的长上下文处理能力,迅速在行业内崭露头角。与之前的GPT-4o模型相比,O1模型在多个长上下文RAG基准测试中表现更为出色,尤其是在处理超过百万级词元的超长文本时展现出了显著优势。
O1-mini 版本在性能上几乎与GPT-4o持平,而 O1-preview 则在一些特定任务中超越了GPT-4o,显示出其强大的泛化能力和适应性。这两款模型不仅在标准数据集上的表现优异,还在诸如Databricks DocsQA和FinanceBench等内部数据集上展现了卓越的性能。
O1模型在长上下文RAG基准测试中的表现
为了全面评估O1模型在长上下文RAG任务中的性能,我们将其在多个数据集上的表现进行详尽分析,包括Databricks DocsQA、FinanceBench 和 Natural Questions (NQ)。
在Databricks DocsQA数据集上的表现
Databricks DocsQA 是一个内部数据集,专注于文档问答任务,涵盖了技术文档的复杂结构与多样化内容。在此数据集上,O1-preview和O1-mini模型在所有上下文长度下的表现显著优于GPT-4o和Google Gemini模型。具体而言:
- O1-preview 模型在2k至200万词元的上下文长度范围内,回答的正确性和相关性均稳步提升,尤其在长上下文下表现尤为突出。
- O1-mini 版本在处理超长上下文时,准确率接近GPT-4o,但在某些任务中超越了GPT-4o,显示出其高效的上下文处理能力。
图2.1展示了不同模型在Databricks DocsQA数据集上的RAG性能对比,可以明显看出O1模型的优势。
在FinanceBench数据集上的表现
FinanceBench 数据集专注于金融领域的问答任务,涉及大量专业术语与复杂的金融逻辑。在此数据集上,O1模型同样表现优异:
- O1-preview 和 O1-mini 在所有上下文长度下,尤其是在8k及以上,准确率均显著高于GPT-4o和Gemini模型。
- 尤其是在16k甚至更长的上下文长度下,O1模型能够保持较高的回答质量,展示出其在处理金融数据复杂性方面的优势。
图2.2展示了O1模型在FinanceBench数据集上的长上下文RAG性能,进一步验证了其卓越表现。
在Natural Questions (NQ)数据集上的表现
Natural Questions (NQ) 是一个标准的学术基准测试数据集,涵盖了广泛的常识性问题。在NQ数据集上,O1模型的表现总体优异,但在短上下文长度(2k词元)下存在一定的性能下降:
- 在短篇幅上下文中,如果检索到的文档中信息不足,O1模型倾向于回答“信息不可用”,而无法基于自身知识进行补充回答。
- 尽管如此,在更长的上下文环境下,O1模型依然保持了较高的回答正确性,接近甚至超越了GPT-4o。
这种在短上下文下的性能下降主要源于检索文档的相关性不足,导致模型无法充分发挥其生成能力。
与Google Gemini 1.5模型的对比
Google Gemini 1.5 模型是目前市场上另一款领先的长上下文RAG模型,拥有Pro 和 Flash 两个版本。在多个基准测试中,Gemini 1.5展示出了其独特的优势,尤其是在处理超长上下文时的稳定性。
Gemini 1.5在超长上下文下的稳定性
尽管在128k词元以下的整体答案正确性低于O1和GPT-4o模型,Gemini 1.5 在处理高达200万词元的超长上下文时,表现出了惊人的稳定性。具体表现如下:
- 一致性:在超长上下文下,Gemini 1.5模型能维持一致的回答质量,而不会像其他模型那样在上下文长度增加时出现性能波动。
- 资源优化:尽管处理超长文本可能带来较高的计算成本,Gemini 1.5通过优化算法,有效控制了资源消耗,使其在长文档处理上具有成本效益。
图2.1展示了Gemini 1.5在NQ数据集上的长上下文RAG性能,显示其在大规模文本处理中依然能够保持高水平的回答正确性。
成本与开发便捷性的权衡
对于开发者而言,选择合适的模型不仅要考虑性能,还需权衡成本与开发便捷性。Gemini 1.5在长上下文处理上的优势意味着在某些应用场景下,可以跳过传统的检索步骤,直接将整个数据集输入模型进行处理。然而,这种做法可能带来较高的计算成本与资源消耗,但为开发人员提供了更简化的开发体验,适合对开发效率有较高要求的项目。
通过对比分析,我们可以得出:
- O1模型 在中短上下文下表现优异,适合需要高准确性和相关性的应用场景。
- Gemini 1.5 则更适合处理超长上下文且对成本有一定容忍度的项目,提供了一种简化的RAG工作流方案。
LLM在长上下文RAG中的失败模式分析
尽管大型语言模型在长上下文RAG任务中展现了强大的能力,但在实际应用中,仍然存在多种失败模式。理解这些失败模式有助于开发者在构建应用时采取相应的优化措施,提升系统的整体性能与稳定性。
OpenAI O1-preview与O1-mini的失败模式
在对O1模型的失败案例进行分析时,我们发现其主要失误类别包括:
- 重复内容(repeated_content):模型生成回答时出现重复的无意义词组或字符,影响回答的可读性与信息量。
- 随机内容(random_content):生成的回答与上下文内容无关,缺乏逻辑性和语法合理性。
- 未遵循指令(fail_follow_inst):未按照问题要求生成回答,如在要求基于上下文回答时,模型尝试进行总结。
- 空响应(empty_resp):模型未生成任何回答,返回空字符串。
- 错误答案(wrong_answer):尽管遵循了指令,模型提供了错误的答案。
- 拒绝回答(refusal):模型因不确定性或其他原因拒绝回答问题。
- 因API过滤导致的任务失败:由于安全过滤规则,模型未生成回答。
O1-preview 和 O1-mini 在处理不同上下文长度时,特别是在推理步骤的词元长度不可预测时,可能会因上下文过长而返回空响应。此外,在NQ数据集中,短上下文下的性能下降表现为模型简单地回答“信息不可用”,即便在一些情况下存在支持回答的oracle文档,模型仍未能提供正确答案。
下面两个图分别展示了O1-preview在Databricks DocsQA和NQ数据集上的失败分析,可以看出不同数据集和上下文长度对模型表现的影响。
Google Gemini 1.5 Pro与Flash的失败模式
Gemini 1.5 模型的失败模式分析显示,其主要问题在于:
- 主题敏感性:生成API对提示内容的主题高度敏感,尤其在NQ基准测试中,由于提示内容被过滤,导致了大量任务失败。
- 拒绝回答:在FinanceBench数据集中,模型经常因为检索不到相关信息而拒绝回答,尤其在短上下文(2k词元)下,96.2%的“拒绝”情况发生在缺失oracle文档时。
- BlockedPromptException错误:由于提示内容被API过滤,导致生成任务失败,这类错误在NQ基准测试中较为普遍。
图3.3至图3.5展示了Gemini 1.5 Pro在不同数据集上的失败模式分布,可以明显看出在不同上下文长度和数据集环境下,模型表现出的特有问题。
优化长上下文RAG性能的策略
针对上述模型的表现与失败模式,开发者可以采取以下策略优化长上下文RAG的性能,提升应用的整体效果。
选择合适的模型与上下文长度
根据具体应用需求选择最合适的模型与上下文长度,是提升RAG性能的第一步。
- 中短上下文应用:对于需要高准确性和相关性的应用,如技术文档问答、金融报告分析,推荐使用OpenAI O1-preview 或 O1-mini,在2k至16k词元的上下文长度下表现优异。
- 超长上下文应用:对于需要处理超过200万词元的超长文本,如大型文档解析、综合报告生成,Google Gemini 1.5 是更合适的选择,其在超长上下文下保持了相对稳定的性能。
改进检索步骤以提升性能
检索步骤在RAG流程中扮演着至关重要的角色,改进检索算法和策略,可以有效提升模型的回答质量。
- 增强检索相关性:通过优化检索算法,确保检索到的文档与问题高度相关,减少模型生成随机或错误回答的概率。
- 动态上下文调整:根据问题的复杂性和上下文的相关性,动态调整输入的上下文长度,确保模型在不同任务中都能获得足够的信息支持。
处理模型的失败模式
针对模型在不同场景下的失败模式,采取相应的预防和修正措施,能够显著提高系统的稳定性和用户体验。
- 内容过滤与指令优化:在设计提示内容时,避免触发模型的拒绝回答机制,采用更加明确和具体的指令,减少因安全过滤导致的任务失败。
- 多模型协同:结合多种模型的优势,采用多模型协同策略,如在短上下文下优先使用O1模型,在超长上下文下切换至Gemini模型,最大化每种模型的优点。
- 错误监控与反馈机制:建立完善的错误监控系统,实时检测并记录模型的失败情况,采用反馈机制不断优化提示内容和模型选择策略。
更多人在看
【OpenAI】(一)获取OpenAI API Key的多种方式全攻略:从入门到精通,再到详解教程!!
【VScode】(二)VSCode中的智能AI-GPT编程利器,全面揭秘CodeMoss & ChatGPT中文版
【CodeMoss】(三)集成13个种AI模型(GPT4、o1等)、支持Open API调用、自定义助手、文件上传等强大功能,助您提升工作效率! >>> - CodeMoss & ChatGPT-AI中文版
结论:未来的发展与展望
随着AI技术的不断进步,长上下文RAG在各种应用场景中的重要性日益凸显。OpenAI O1模型 的发布,展示了其在处理长上下文任务上的强大能力,超越了之前的GPT-4o模型,为行业树立了新的标杆。同时,Google Gemini 1.5 在超长上下文处理上的独特优势,也为开发者提供了更多选择,特别是在需要处理海量文本数据的应用中,Gemini 1.5 的优势尤为明显。
相关文章:

【人工智能】OpenAI O1模型:超越GPT-4的长上下文RAG性能详解与优化指南
在人工智能(AI)领域,长上下文生成与检索(RAG) 已成为提升自然语言处理(NLP)模型性能的关键技术之一。随着数据规模与应用场景的不断扩展,如何高效地处理海量上下文信息,成…...

Ubuntu22.04搭建FTP服务器保姆级教程
在网络环境中,文件传输是一项至关重要的任务。FTP(文件传输协议)是一种基于客户端/服务器模式的协议,广泛用于在互联网上传输文件。Ubuntu作为一款流行的Linux发行版,因其稳定性和易用性而广受开发者和系统管理员的喜爱…...

操作系统(4)操作系统的结构
一、无序结构(整体结构或模块组合结构) 1.特点: 以大型表格和队列为中心,操作系统的各部分程序围绕着这些表格进行。操作系统由许多标准的、可兼容的基本单位(称为模块)构成,模块之间通过规定的…...
Python数据分析(OpenCV视频处理)
处理视频我们引入的还是numpy 和 OpenCV 的包 引入方式如下: import numpy as np import cv2 我们使用OpenCV来加载本地视频,参数就是你视频的路径就可以 #加载视频 cap cv2.VideoCapture(./1.mp4) 下面我们进行读取视频 #读取视频 flag,frame cap.re…...
跨域 Cookie 共享
跨域请求经常遇到需要携带 cookie 的场景,为了确保跨域请求能够携带用户的认证信息或其他状态,浏览器提供了 withCredentials 这个属性。 如何在 Axios 中使用 withCredentials 为了在跨域请求中携带 cookie,需要在 Axios 配置中设置 withCr…...

【视频异常检测】Real-Time Anomaly Detection and Localization in Crowded Scenes 论文阅读
文章信息: 发表于:CVPR2015(workshop) 原文链接:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_workshops_2015/W04/papers/Sabokrou_Real-Time_Anomaly_Detection_2015_CVPR_paper.pdf Real-Time Anomaly D…...
设计模式12:抽象工厂模式
系列总链接:《大话设计模式》学习记录_net 大话设计-CSDN博客 参考: C设计模式:抽象工厂模式(风格切换案例)_c 抽象工厂-CSDN博客 1.概念 抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern)是软件设计…...

论文学习——多种变化环境下基于多种群进化的动态约束多目标优化
论文题目:Multipopulation Evolution-Based Dynamic Constrained Multiobjective Optimization Under Diverse Changing Environments 多种变化环境下基于多种群进化的动态约束多目标优化(Qingda Chen , Member, IEEE, Jinliang Ding , Senior Member, …...

Jenkins参数化构建详解(This project is parameterized)
本文详细介绍了Jenkins中不同类型的参数化构建方法,包括字符串、选项、多行文本、布尔值和git分支参数的配置,以及如何使用ActiveChoiceParameter实现动态获取参数选项。通过示例展示了传统方法和声明式pipeline的语法 文章目录 1. Jenkins的参数化构建1…...

Cerebras 推出 CePO,填补推理与规划能力的关键空白
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领…...
广东省食品销售中高级题库及答案
1.有关食品安全标准的说法正确的是(C)。 A.鼓励性标准 B.推荐性标准 C.强制性标准 D.引导性标准 2.食品经营许可证载明的许可事项发生变化的,食品经营者应当在变化后(D)个工作日内向原发证的食品药品监督管理部门申请变更经营许可。 A.3 B.5 C.7 D.10 3.食品销售经营者对食品…...

JAVA基础-深入理解Java内存模型(一)-- 重排序与先行发生原则(happens-before)
深入理解Java内存模型(一)-- 重排序 很棒的一个关于Java内存模型系列文章,首先感谢作者,转载自深入理解java内存模型系列文章 ,为了方便阅读,做了一些内容整合和重排版。 提纲 Java线程之间的通信对程序…...

【Lambda】java之lambda表达式stream流式编程操作集合
java之lambda表达式&stream流式编程操作集合 1 stream流概念1.1 中间操作1.1.1 无状态操作1.1.2 有状态操作 1.2 终端操作1.2.1 非短路操作1.2.2 短路操作 2 steam流的生成2.1 方式一:数组转为stream流2.2 方式二:集合转为steam流2.3 方式三…...

家具购物小程序+php
基于微信小程序的家具购物小程序的设计与实现 摘要 随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了基于微信小程序的家具购物小程序的设计与实现的开发全过程。通过分析基于微信小程序的家具购物小程序的设计与实…...

【GIS教程】使用GDAL-Python将tif转为COG并在ArcGIS Js前端加载-附完整代码
目录 一、数据格式 二、COG特点 三、使用GDAL生成COG格式的数据 四、使用ArcGIS Maps SDK for JavaScript加载COG格式数据 一、数据格式 COG(Cloud optimized GeoTIFF)是一种GeoTiff格式的数据。托管在 HTTP 文件服务器上,可以代替geose…...
VB.net进行CAD二次开发(二)与cad交互
开发过程遇到了一个问题:自制窗口与控件与CAD的交互。 启动类,调用非模式窗口 Imports Autodesk.AutoCAD.Runtime Public Class Class1 //CAD启动界面 <CommandMethod("US")> Public Sub UiStart() Dim myfrom As Form1 New…...
【NLP 11、Adam优化器】
祝你先于春天, 翻过此间铮铮山峦 —— 24.12.8 一、Adam优化器的基本概念 定义 Adam(Adaptive Moment Estimation)是一种基于梯度的优化算法,用于更新神经网络等机器学习模型中的参数。它结合了动量法(Momentum&…...

51单片机应用开发(进阶)---串口接收字符命令
实现目标 1、巩固UART知识; 2、掌握串口接收字符数据; 3、具体实现目标:(1)上位机串口助手发送多字符命令,单片机接收命令作相应的处理(如:openled1 即打开LED1;closeled1 即关…...
redis 怎么样删除list
在 Redis 中,可以使用以下方法删除列表或列表中的元素: 1. 删除整个列表 使用 DEL 命令删除一个列表键: DEL mylist这个命令会删除键 mylist 及其值(无论 mylist 是一个列表还是其他类型的键)。 2. 删除列表中的部分…...

【数据结构——内排序】快速排序(头歌实践教学平台习题)【合集】
目录😋 任务描述 测试说明 我的通关代码: 测试结果: 任务描述 本关任务:实现快速排序算法。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试: 测试输入示例: 10 6 8 7 9 0 1 3 2 4 5 (说明:第一行是元素个数&a…...
浏览器访问 AWS ECS 上部署的 Docker 容器(监听 80 端口)
✅ 一、ECS 服务配置 Dockerfile 确保监听 80 端口 EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]或 EXPOSE 80 CMD ["python3", "-m", "http.server", "80"]任务定义(Task Definition&…...

第19节 Node.js Express 框架
Express 是一个为Node.js设计的web开发框架,它基于nodejs平台。 Express 简介 Express是一个简洁而灵活的node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种Web应用,和丰富的HTTP工具。 使用Express可以快速地搭建一个完整功能的网站。 Expre…...

使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...
椭圆曲线密码学(ECC)
一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学(Elliptic Curve Cryptography)是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统,由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA,ECC在相同安全强度下密钥更短(256位ECC ≈ 3072位RSA…...

VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...

如何在看板中体现优先级变化
在看板中有效体现优先级变化的关键措施包括:采用颜色或标签标识优先级、设置任务排序规则、使用独立的优先级列或泳道、结合自动化规则同步优先级变化、建立定期的优先级审查流程。其中,设置任务排序规则尤其重要,因为它让看板视觉上直观地体…...

ABAP设计模式之---“简单设计原则(Simple Design)”
“Simple Design”(简单设计)是软件开发中的一个重要理念,倡导以最简单的方式实现软件功能,以确保代码清晰易懂、易维护,并在项目需求变化时能够快速适应。 其核心目标是避免复杂和过度设计,遵循“让事情保…...

android13 app的触摸问题定位分析流程
一、知识点 一般来说,触摸问题都是app层面出问题,我们可以在ViewRootImpl.java添加log的方式定位;如果是touchableRegion的计算问题,就会相对比较麻烦了,需要通过adb shell dumpsys input > input.log指令,且通过打印堆栈的方式,逐步定位问题,并找到修改方案。 问题…...

Chromium 136 编译指南 Windows篇:depot_tools 配置与源码获取(二)
引言 工欲善其事,必先利其器。在完成了 Visual Studio 2022 和 Windows SDK 的安装后,我们即将接触到 Chromium 开发生态中最核心的工具——depot_tools。这个由 Google 精心打造的工具集,就像是连接开发者与 Chromium 庞大代码库的智能桥梁…...

WPF八大法则:告别模态窗口卡顿
⚙️ 核心问题:阻塞式模态窗口的缺陷 原始代码中ShowDialog()会阻塞UI线程,导致后续逻辑无法执行: var result modalWindow.ShowDialog(); // 线程阻塞 ProcessResult(result); // 必须等待窗口关闭根本问题:…...