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【Azure OpenAI】o1 模型與 2024-09-01-preview API

距離上篇在 Early Access Playground 試用 o1 模型後又過了兩週，今天終於等到 API 開放使用啦！本篇將紀錄如何使用 Python SDK 存取 o1 模型。 系列文章 【Azure OpenAI】快速試用 o1 模型 模型佈署 在先前開放的 Early Access Playground 中使用 o1 是不需要另外佈署模型的，不過回到使用 API 來存取 o1 模型，就需要像之前的模型一樣先進行佈署才能使用，相信大家都很熟悉了。 使用 Python SDK 一樣使用熟悉的 openai 套件： 2024-09-01-preview 初始化的方式與先前模型都一樣，需要注意的是 o1 模型目前只能使用最新的 API 版本 2024-09-01-preview 來訪問。 Chat Completions 將 model 填入 o1-preview ，或是你的模型佈署名稱， messages 也一樣是歷史對話堆疊的 List。 回應如下： 查看 Token 使用量 內建 Chain of Thought 的 o1 比起過往的模型會消耗較多的 Token，因此我們特別把 Token 使用量拉出來看。 回應如下： 其中 prompt_tokens 、 completion_tokens 、 total_tokens 在先前的 API 就已經存在了，分別代表Token 的 Input、Output 與總使用量，而在新的 completion_tokens_details 中可以看到  reasoning_tokens 使用了 320 個 Tokens，居然佔了總輸出 Token 的 80% 以上！ 控制 Token 成本 已往我們可以使用  max_tokens 參數來控制 Token 的用量，但在 o1 模型中棄用了 max_tokens ，取而代之的是使用  max_completion_tokens 參數，來看看這段程式碼： 回應如下： 沒東西？那再看一次 Token 量。 回應如下： Token 居然是有被使用的！ 這表示 max_completion_tokens 並不像過往使用  max_tokens 這麼簡單，先前在回應遇到...
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【Azure OpenAI】GPT-4 Turbo 可重現的輸出

Azure OpenAI 在 11 月中也跟上了 GPT-4 模型 1106-preview 版本，其中包含了「可重現的輸出」這項功能，單從字面上理解，明顯就是希望解決大家詬病已久的回覆隨機性問題，以下將使用官方範例來測試這項功能，完整的程式碼可以查看文末的 GitHub 連結。

模型佈署

目前只有 gpt-35-turbo-1106 與 gpt-4-1106-preview 兩個模型中可以使用「可重現的輸出」功能，跟先前釋出新模型的模式一樣，一開始都只有特定幾個區域開放使用，有關模型與地區限制可以查看以下連結。

本篇將使用美東 2 地區佈署 gpt-4-1106-preview 模型進行測試。

相關連結：區域配額限制

必要條件

  • 佈署一個符合上述條件的 Azure OpenAI 資源與模型，並記下模型的佈署名稱
  • 使用目前最新的 API 版本：2023-12-01-preview

  • 執行以下指令來安裝目前最新的 Python SDK
  • 使用以下程式碼完成初始化設定

一般的輸出

對於一般的聊天輸出就是使用最常見的 Chat Completions API，不過在新版的 Python SDK 1.x 中寫法略微不同，首先使用 for 迴圈執行相同的提問三次，其中 model 記得修改成模型的佈署名稱，以我這邊為例是使用 gpt-4-1106。

程式執行結果如下：

可以看到順利的輸出了三段故事，但這邊就像平常的輸出一樣，GPT 每次的執行結果都存在隨機性，所以三段故事都不太相同。

可重現的輸出

為了解決這個問題，在這次的更新中允許我們加上一個隨機種子，設計邏輯與其他帶有隨機性的 Python 套件寫法一樣，帶有相同種子的問答可以預期有相同的結果。

加上隨機種子 seed=42 後，程式執行結果如下：

在這次執行中，因為加上了隨機種子 seed=42 的關係，輸出了三段相同的故事。

現實中的限制

以上兩段程式是官方文檔中提供的範例，但事實上這個功能其實沒辦法如預期的每次都得到相同輸出結果，隨意換上一些對話內容

呼叫中已經帶上了隨機種子，但程式執行結果如下：

很明顯輸出不是相同的。

總結

「可重現的輸出」對於程式的除錯來說非常重要，GPT 問世至今相關的系統也因為問答存在隨機性，而無法完整的執行單元測試，以出發點來說這項功能是非常需要且實用的。

不過畢竟還是 Preview 版本的模型與功能，實際上在使用時就算使用了相同的隨機種子，每次回覆還是不盡相同，尤其在回應的句子較長的案例中更為明顯，期待後續對於這項功能的改進！

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完整程式碼

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