Как выбрать модель под реальную задачу

О чём урок

Это руководство служит вашим практическим пособием по выбору, составлению prompt'ов и развёртыванию подходящей модели OpenAI (между GPT 4.1, o3 и o4-mini) для конкретных рабочих нагрузок. Вместо исчерпывающей документации мы предлагаем действенные структуры принятия решений и реальные примеры, которые помогают инженерам по решениям (Solutions Engineers), техническим менеджерам по работе с клиентами (Technical Account Managers), партнёрским архитекторам (Partner Architects) и полутехническим специалистам быстро создавать работающие решения. Содержание сосредоточено на текущих возможностях моделей, вертикально-специфических реализациях и сегодняшних потребностях отрасли, с чёткими путями от выбора модели до развёртывания в production. Каждый раздел предлагает краткие, адаптируемые примеры кода, которые вы можете немедленно применить к своим сценариям использования, указывая при этом на существующие ресурсы для более глубокого изучения конкретных тем. Примечание: Приведённые ниже предписывающие указания и эксперименты были проведены с использованием новейших SOTA-моделей, доступных на сегодняшний день. Эти метрики могут измениться в будущем с учётом различных сценариев и временных рамок. Это руководство организовано по отдельным разделам, чтобы помочь вам быстро найти нужную информацию. Каждый раздел охватывает определённый аспект выбора, реализации и развёртывания модели. Цель и аудитория: Обзор того, для кого предназначено это руководство и что оно охватывает. Руководство по моделям: Краткий справочник, который поможет вам выбрать подходящую модель для ваших нужд, включая сравнения моделей и диаграммы их эволюции на основе различных сценариев использования. Сценарии использования: 3A. RAG с длинным контекстом для юридических вопросов и ответов: Создание агентной системы для ответов на вопросы из сложных юридических документов. 3B. ИИ-соучёный для НИОКР в фармацевтике: Ускорение разработки экспериментов в фармацевтических исследованиях с помощью многоагентных систем. 3C. Обработка страховых претензий: Оцифровка и проверка рукописных страховых форм с использованием компьютерного зрения и логического вывода. От прототипа к производству: Контрольный список, который поможет вам перейти от прототипа к production. Дерево решений по адаптации: Блок-схема для выбора модели на основе конкретных требований.

План урока

1. Цель и аудитория
2. Как использовать это руководство
3. Руководство по моделям
4. 2.1 Матрица моделей: Введение
5. 2.2 Эволюция моделей: Краткий обзор
6. Фундаментальные различия: модели «o-серии» против моделей «GPT»
7. Эволюция моделей OpenAI
8. Ключевые характеристики