AI-agentit: Kuinka GPT-4o ajattelee

LLM-mallien arviointi

Johdanto

AI-agentit edustavat tekoälyn kärkeä toimien autonomisina järjestelminä, jotka kykenevät päättelyyn, oppimiseen ja toimintaan käyttäjän syötteiden ja kontekstin perusteella. Simuloimalla ihmismäistä päätöksentekoa ne tuovat ennennäkemätöntä tehokkuutta ja mukautuvuutta erilaisiin tehtäviin.

Tässä blogissa keskitytään arvioimaan GPT-4o:n suorituskykyä erilaisissa tehtävissä yksityiskohtaisten kehotteiden ja mittarien avulla. Tavoitteenamme on ymmärtää, miten tämä AI-agentti “ajattelee” ja arvioida sen suorituskykyä sekä määrällisin että laadullisin kriteerein.

Arviointikriteerit

Vertailu perustuu seuraaviin ulottuvuuksiin:

1. Syötteiden käsittely: Kuinka hyvin malli tulkitsee ja mukautuu erilaisiin kehotteisiin.
2. Sisällöntuotanto: Tuotettujen vastausten selkeys, osuvuus ja luovuus.
3. Päättely ja ongelmanratkaisu: Mallin kyky tehdä loogisia päätelmiä ja ratkaista monivaiheisia ongelmia.
4. Määrälliset mittarit: Luettavuusindeksit kuten ARI ja Flesch-Kincaid sekä vastausajat.
5. Tehokkuus: Vastausaika ja laskennallisten resurssien käyttö.

Jokainen kriteeri heijastaa olennaista puolta mallin toiminnasta ja auttaa ymmärtämään sen “ajatteluprosesseja”.

Analyysi ja vertailu

Tehtävä 1: Sisällöntuotanto sähköautojen ympäristövaikutuksista

Kehote

“-Sisällöntuotanto: Kirjoita kattava ja informatiivinen artikkeli projektinhallinnan perusteista, keskittäen erityisesti tavoitteiden määrittelyyn, laajuuteen ja delegointiin.”

Vastaus (ote)

Tehokkaan projektin hallinnan ja tehtävien delegoinnin kannalta on tärkeää ymmärtää seuraavat keskeiset osa-alueet:

Projektin laajuus

Tavoitteet: Projektinhallinnan tavoitteena on toimittaa asiakkaan tavoitteet täyttävä kokonaisuus. Tavoitteiden tulee olla selkeitä, mitattavissa olevia, saavutettavia, relevantteja ja ajallisesti rajattuja (SMART). Selkeästi määritellyt tavoitteet ohjaavat kaikkia projektin aikaisia päätöksiä ja auttavat varmistamaan, että projekti on linjassa organisaation yleisen mission kanssa….

Mittarit

• Aikaa kului: 53 sekuntia
• Luettavuus:
  • Flesch-Kincaid-luokka: 12
  • Flesch-Kincaid-pisteet: 12.08

AI-agentin ajatteluprosessi

• (0:09) Google-haku: “Etsitään projektinhallinnan ohjeita, tavoitteita, laajuutta, delegointia Googlesta…”

  • Ajatus: Kerätään tietoa tehtävänannosta kattavaa vastausta varten. Aloitetaan etsimällä yleisiä projektinhallinnan ohjeita.
  • Työkalu: google_serper

• (0:17) Järjestelmä: “Katsotaan yhtä url-osoitetta… Katsotaan URL”

• (0:25) Agentti:

  • Ajatus: Hyödyllisiä linkkejä projektinhallinnasta, delegoinnista ja tavoitteista löydetty. Käydään tarkemmin läpi olennaisin artikkeli.
  • Työkalu: url_crawl_tool

• (0:27) Google-haku: “Etsitään, miten projektin tavoitteet ja laajuus määritellään projektinhallinnassa Googlesta…”

• (0:29) Agentti:

  • Ajatus: URL-crawl-työkalussa virhe; kokeillaan uutta Google-hakua tavoitteiden ja delegoinnin määrittelyyn keskittyen.
  • Työkalu: google_serper

• (0:31) Järjestelmä: “Katsotaan yhtä url-osoitetta… Katsotaan URL”

• (0:38) Agentti:

  • Ajatus: Löytyi olennaisia artikkeleita; käydään tärkein linkki läpi.
  • Työkalu: url_crawl_tool

• (0:44) Agentti:

  • Ajatus: Sisältöä ei saatu noudettua virheiden vuoksi. Haetaan tietoa suoraan Wikipediasta projektinhallinnasta.
  • Työkalu: wikipedia

• (0:53) Agentti:

  • Ajatus: Koska sisällön nouto epäonnistui, kokeillaan Wikipediaa projektinhallinnan tiedon saamiseksi.
  • Työkalu: wikipedia

Analyysi

• Tavoiteorientoitunut toiminta: Pysyi tavoitteessa selittää projektinhallinnan periaatteet virheistä huolimatta, viitaten sisäiseen tehtäväkuvaan.
• Mukautuva ongelmanratkaisu: Vaihtoi strategiaa (Wikipediaan), kun alkuperäiset yritykset epäonnistuivat.
• Työkalujen integrointi: Käytti Google-hakua, URL-crawlausta ja Wikipediaa.
• Metakognitio: Tarjosi “ajatus”-kommentteja, jotka osoittivat itsetarkkailua ja virheiden tunnistamista.

Vahvuudet:

• Selkeä rakenne, relevanttia tietoa, tasapainoinen puolien ja vastaan käsittely, faktapohjaisuus.

Heikkoudet:

• Jonkin verran toistoa, mikä vähentää ytimekkyyttä.

Pisteet: 9/10

Tehtävä 2: Ongelmanratkaisu liikevaihdon laskennassa

Kehote

“Yritys myy Tuotetta A hintaan 50 $ (kustannus 30 $) ja Tuotetta B hintaan 70 $ (kustannus 40 $). Myyty 120 kpl A:ta ja 80 kpl B:tä. Laske liikevaihto, voitto ja vaadittu myynti 10 % liikevaihdon kasvulle.”

Vastaus (ote)

“Ratkaistaan ongelma: Molempien tuotteiden kokonaisliikevaihto viime kuussa oli 11 600 $…”

Mittarit

• Aikaa kului: 31 sekuntia
• Luettavuus: Flesch-Kincaid-luokka: 16 (jatko-opinnot)
• Vastauserittely:
  • Tuotteen A liikevaihto: 120 * 50 $ = 6000 $
  • Tuotteen B liikevaihto: 80 * 70 $ = 5600 $
  • Kokonaisvoitto: 4800 $ (kun kustannukset 6800 $)
  • Kasvustrategiat: Myy 18 kpl A:ta ja 4 kpl B:tä lisää, tai 9 kpl A:ta ja 10 kpl B:tä.

AI-agentin ajatteluprosessi

• (0:01) Agentti:
  • Ajatus: Poimi tarvittavat numeeriset tiedot kehotteesta ja aineistoista laskelmia varten.
• (0:03) Tietojen poiminta:
  • Ajatus: Poimi määrät ja hinnat molemmille tuotteille.
• (0:05 - 0:19) Laskelmat:
  • Vaiheittainen liikevaihdon ja voiton laskenta tuotteittain ja yhteensä.
• (0:20 - 0:24) Kasvulaskelma:
  • Laski 10 % liikevaihdon kasvun ja määritti tarvittavat lisämyynnit.
• (0:26) Vastausmuotoilu:
  • Esitti selkeän ja ytimekkään loppuvastauksen.

Analyysi

• Osoittaa ongelman pilkkomista hallittaviin osiin.
• Poimii ja käsittelee tietoa, soveltaa oikeita sääntöjä ja muotoilee vastauksia.
• Siirtyy yksinkertaisesta kysymys-vastaus-muodosta monivaiheiseen ongelmanratkaisuun.

Tehtävä 3: Keskeisten havaintojen tiivistäminen

Kehote

“Tiivistä edellisen artikkelin keskeiset löydökset 100 sanalla, keskittyen merkittävimpiin osioihin.”

Vastaus (ote)

“Artikkeli käsittelee tekoälyn päättelyä ja sen merkitystä koneiden päätöksenteossa ja ongelmanratkaisussa. Se kattaa erilaisia päättelytyyppejä, korostaen formaalia ja luonnollisen kielen päättelyä…”

AI-agentin ajatteluprosessin erittely

• Lukeminen & ymmärtäminen: Tunnistaa artikkelin päätaiheen ja keskeiset teemat (tekoälyn päättelytyypit, historiallinen kehitys, sovellukset).
• Kohdentaminen: Nostaa esiin OpenAI:n o1-mallin ja sen huomionarvoiset ominaisuudet.
• Tiivistämisstrategia: Suunnittelee ytimekkään, 100 sanan tiivistelmän.
• Luonnostelu: Rakentaa tiivistelmän johdannolla, tyypeillä, virstanpylväillä, mallin ominaisuuksilla, sovelluksilla.
• Viimeistely: Tarkistaa sanamäärän ja luettavuuden.

Analyysi

• Ymmärrys: Hallitsee monimutkaisen tekstin ja argumentit.
• Olennaisten tietojen tunnistaminen: Löytää tärkeimmät kohdat (päättelytyypit, mallit, sovellukset).
• Looginen rakenne: Jäsentää tiedot johdonmukaisesti.
• Priorisointi: Korostaa merkittävimmät löydökset.
• Rajoitukset: Noudattaa sanamäärävaatimusta ja tarkistaa luettavuuden.

Mittarit

• Aikaa kului: 12 sekuntia
• Luettavuus: Flesch-Kincaid-luokka: 16, pisteet: 16.39
• Tiivistelmän pituus: 100 sanaa
• Pisteet: 8/10

Tehtävä 4: Luova kirjoittaminen – Tulevaisuustarina

Kehote

“Kirjoita tulevaisuustarina (500 sanaa), joka sijoittuu maailmaan, jossa sähköajoneuvot ovat täysin korvanneet polttomoottoriautot. Kuvaile ympäristön muutoksia ja yhteiskunnallisia vaikutuksia.”

AI-agentin ajatteluprosessi

• Ideointi: Ympäristövaikutukset (puhdas ilma, biodiversiteetti), infrastruktuuri (latausasemat, uusiutuvat), talous (uudet alat, öljyriippuvuuden väheneminen), yhteiskunta (palvelukeskeinen omistajuus, joukkoliikenne), narratiivi (rauhalliset kaupungit, tekniikan ja luonnon harmonia).
• Rakenne: Järjestää tarinan ympäristö-, infrastruktuuri-, talous- ja yhteiskunnallisten muutosten mukaan; päättää muutokseen.
• Luonnostelu: Aloittaa vuodesta 2050, kuvaa hyödyt ja muutokset, päättää toivon näkymään.
• Tarkistus: Tarkistaa sujuvuuden, kiinnostavuuden, kieliopin ja luettavuuden.

Botin vastausote:

“Vuonna 2050 maailma seisoi uuden aikakauden kynnyksellä, kun sähköautot olivat täysin korvanneet polttomoottoriautot ainoana liikkumismuotona. Tämä merkittävä muutos ei ainoastaan muuttanut ihmisten liikkumista, vaan myös yhteiskunnan ja ympäristön perustaa.

Taivas oli kirkkaampi kuin vuosisataan. Kun polttomoottoriautot olivat mennyttä, suurkaupunkeja aiemmin kuristanut savusumu oli kadonnut. Ilmanlaatu oli parantunut niin merkittävästi, että saasteisiin liittyvät hengitystiesairaudet olivat vähentyneet selvästi. Ihmiset nauttivat puhtaasta ilmasta – yksinkertainen ilo, josta oli tullut uusi normi. Ympäristövaikutus oli syvällinen; ekosysteemit alkoivat toipua ja kaupungeissa nähtiin biodiversiteetin elpyminen. Puistot olivat täynnä elämää, ja kaupunkilaiset iloitsivat uudesta yhteydestä luontoon.”

Aikaa kului: 39 sekuntia
Luettavuus: Flesch-Kincaid-luokka: 13, pisteet: 13.2
Tiivistelmäpituus: 493 sanaa

Analyysi

• Vahvuudet: Elävä kerronta, mukaansatempaava tarina, tasapainoinen ympäristö- ja yhteiskuntanäkökulma.
• Heikkoudet: Voisi sisältää enemmän teknisiä yksityiskohtia.
• Pisteet: 9,5/10

Tehtävä 5: Vertailun tavoitteet

Kehote

Vertaa sähköautojen ja vetyautojen ympäristövaikutuksia. Sisällytä energia­tuotanto, ajoneuvon elinkaari ja päästöt.

AI-agentin ajatteluprosessi

• (0:01) Kehotteen ymmärtäminen: Keskity energia­tuotannon vertailuun.
• (0:03) Tutkimuksen aloitus: Kerää tietoa sähkön ja vedyn tuotannosta.
• (0:06) Vertailun kehys: Vertaa energian lähteitä, tuotantotapoja.
• (0:08-0:14) Analyysi: Hiilidioksidipäästöt, hyötysuhde, uusiutuvat vs. fossiiliset, vety höyryreformoinnista vs. elektrolyysistä.
• (0:18) Elinkaariarviointi: Valmistus, huolto, hävittäminen molemmille.
• (0:44-0:54) Päästöt: Erottele suorat (pakokaasu) ja epäsuorat (tuotanto) päästöt sähkö- ja vetyautoissa.

Analyysi

• Tutkimussuuntautunut: Hakee ulkoista tietoa.
• Rakenne: Pilkkoo osa-alueisiin (energia, elinkaari, päästöt).
• Mukautuva: Muuttaa analyysiä löydösten ja käyttäjän toiveiden mukaan.
• Synteesi: Yhdistää lähteitä kattaviksi vastauksiksi.
• Vastausherkkyys: Tarkentaa analyysiä pyydettäessä.

Vertailu perinteisiin LLM-malleihin

GPT-4o AI-agentti osoittaa ainutlaatuista kykyä “ajatella” perinteisiä LLM:iä syvemmin:

1. Mukautuva päättely: Yhdistää kontekstin kehotteista ja tiedoista, tuottaen useita strategioita pelkkien vastausten sijaan.
2. Monimodaalinen resurssien käyttö: Hyödyntää työkaluja, kuten hakukoneita, reaaliaikaiseen tiedonhakuun ja parantaa näin vastauksia.
3. Monipuolinen tyylilaji: Vaihtelee muodollisen ja luovan ilmaisun välillä säilyttäen johdonmukaisuuden.
4. Päätöksenteko: Osoittaa ajatuksen ketju -päättelyä, joka muistuttaa ihmisen päätöksentekoa, mukaan lukien eettiset näkökulmat ja vaihtoehdot.

Keskeiset havainnot

• GPT-4o AI-agentti on monipuolinen, tarkka ja suoriutuu monenlaisista tehtävistä.
• Luettavuusmittarit soveltuvat vaativille käyttäjille teknisissä tehtävissä.
• Kehityskohteita:
  • Vähennä toistoa pitkillä vastauksilla.
  • Tee teknisestä sisällöstä helpommin lähestyttävää laajemmille yleisöille.

Yhteenveto

GPT-4o AI-agentin analyysi osoittaa vankat kyvyt sisällöntuotannossa, ongelmanratkaisussa ja tiivistämisessä. GPT-4o:n mukautuva päättely ja monimodaalinen integraatio ovat merkittävä harppaus perinteisiin LLM-malleihin verrattuna. Suorituskykymittareiden ymmärtäminen auttaa käyttäjiä räätälöimään kehotteita ja hyödyntämään sen vahvuuksia eri työnkuluissa. GPT-4o:n käyttö tutkimuksessa, opetuksessa ja teollisuudessa jatkaa AI-agenttien mahdollisuuksien laajentamista.

Lisää näkemyksiä tekoälyagenteista ja niiden sovelluksista löydät blogistamme.