O Openai divulgou hoje a Harmony, um formato de resposta novo e obrigatório para seus novos modelos de peso aberto GPT, alterando fundamentalmente a maneira como os desenvolvedores interagem com eles. O novo formato fornece um modelo de bate-papo estruturado que separa o raciocínio interno, o uso de ferramentas e as respostas finais finais do modelo em canais distintos. Para otimizar a adoção, o OpenAi também lançou uma biblioteca oficial de `OpenAI-Harmony` para Python e Rust, que agora está disponível no Github e é necessária para que os modelos GPT-ROSS funcionem corretamente. padrão em um mercado cada vez mais povoado por alternativas poderosas. href=”https://cookbook.openai.com/articles/openai-harmony”Target=”_ Blank”> Harmony é um modelo de bate-papo , um conjunto específico de regras e tokens especiais que estruturam a conversa entre um usuário e o modelo. O OpenAI afirma que seus modelos GPT-ROSS foram treinados especificamente nesse formato e não funcionarão corretamente sem ele. Isso faz da Harmony uma parte fundamental de sua nova estratégia de peso aberto. Modelos diferentes requerem formatação diferente, criando atrito para os desenvolvedores. Ao exigir a harmonia, o OpenAI aplica um único padrão unificado para seu ecossistema, garantindo comportamento previsível e simplificando a integração para todos que se desenvolvem no GPT-ROSS. Ele permite que o modelo produz fluxos distintos para o raciocínio da cadeia de pensamentos, os preâmbulos de chamadas de ferramentas e a resposta final, fornecendo uma separação mais limpa de preocupações para desenvolvedores que constroem fluxos de trabalho agênticos. O mais significativo é o uso de três canais de saída distintos: `análise` para raciocínio,` Comentário’para chamadas de ferramentas e’final` para a resposta voltada para o usuário. Isso permite que os desenvolvedores inspecionem o”processo de pensamento”do modelo Sem ele atravessar a saída final. Essa nova função pode aumentar ou até substituir o prompt do sistema principal, oferecendo uma nova e poderosa camada de controle para hierarquias complexas de instruções. A função `desenvolvedor` permite instruções em camadas que podem modificar o comportamento do modelo para uma tarefa específica sem alterar a persona de base”System”, que é crucial para agentes adaptáveis.

Além disso, os desenvolvedores agora podem gerenciar explicitamente o esforço computacional do modelo. Um parâmetro `raciacing_effort` na mensagem do sistema pode ser definido como` low`, `médio` ou` high’. Isso permite uma troca direta entre qualidade de resposta, latência e custo, permitindo ajustes finos para diferentes aplicações, desde chatbots rápidos a tarefas analíticas profundas. A empresa enfatiza que a biblioteca está”em chamas rápida”porque sua lógica principal para renderizar e analisar é construída em ferrugem, uma linguagem conhecida por seu desempenho e segurança de memória. O pacote está disponível no Pypi e pode ser instalado com um comando `pip install` simples, tornando-o altamente acessível a toda a comunidade de desenvolvedores.

A decisão de fornecer uma biblioteca oficial é tão importante quanto o próprio formato. Impede a deriva da implementação e a fragmentação da comunidade. Ao oferecer uma ferramenta canônica, o OpenAI garante que todo desenvolvedor esteja falando exatamente o mesmo”idioma”do modelo, um fator crítico para um formato obrigatório e padronizado. Ele posiciona o OpenAI para definir um novo padrão de como os modelos avançados de peso aberto devem ser estruturados e controlados. Esse movimento é mais do que apenas especificações técnicas; Como observam alguns analistas:”… em parte, trata-se de reafirmar o domínio do OpenAI no ecossistema de pesquisa”. Ao externalizar o raciocínio estruturado e a estrutura de uso de ferramentas em um formato público, o OpenAI permite que os desenvolvedores construam agentes sofisticados e administrados localmente que espelhem as capacidades de seus sistemas fechados e proprietários. A empresa enquadrou explicitamente a liberação em termos geopolíticos, afirmando que “… amplo acesso a esses modelos de pesos abertos capazes criados nos EUA ajuda a expandir os trilhos democráticos da IA”.

Esse sentimento é ecoado pelos observadores da indústria. Nathan Lambert, do Instituto Allen para a IA, comentou que a mudança é um desenvolvimento positivo para a comunidade aberta, afirmando:”É uma coisa muito boa para a comunidade aberta”. Este novo formato, juntamente com os modelos GPT-ROSS, fornece um poderoso kit de ferramentas para desenvolvedores que construíram a próxima geração de aplicativos de IA.

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