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200美元太疯狂了，我后悔了，不过听我说完——我能无限制地使用OpenAI提供的最佳服务，那么有什么能阻止我为本地大型语言模型（LLM）训练创建一个大型开源数据集呢？;）不过我需要一些建议，对你们来说什么样的数据最有价值，到底是什么样的数据呢？也许是一个用于训练开源o1的数据集？给我点建议吧，让我们从这件事里获取尽可能多的价值。我今天就可以开始。

讨论总结

原帖作者花费200美元购买o1 - pro后表示后悔，虽然能无限访问OpenAI的最佳服务，但认为可以创建开源数据集用于本地LLM训练，于是向大家征求关于创建数据集的建议。评论者们各抒己见，有的调侃原帖作者，有的给出不同类型的建议，有的则对原帖作者的想法表示质疑，还涉及到OpenAI的使用条款、法律风险等多方面的讨论。

主要观点

  1. 👍 认为可以利用o1 - pro创建开源数据集用于本地LLM训练
    • 支持理由：可以从OpenAI获取资源，有机会创造有价值的数据集。
    • 反对声音：可能违反OpenAI的使用条款，面临法律风险，如被封禁或追究法律责任。
  2. 🔥 花费200美元购买o1 - pro不值得
    • 正方观点：200美元价格过高，且可能没有得到相应价值，如只是UI访问而非API访问。
    • 反方观点：可以无限使用OpenAI最好的资源，这是物有所值的。
  3. 💡 创建开源数据集有很多潜在价值
    • 例如可以改进现有的开源数据集，如医疗数据集；也可以为特定的模型（如Llama 3.3）制作微调数据集。
  4. 💡 原帖作者的行为可能违反相关规定
    • 许多评论者指出OpenAI的使用条款可能禁止使用其输出开发竞争模型或者进行自动化数据提取，原帖作者的行为可能违反这些规定。
  5. 💡 原帖作者的想法可能存在技术限制
    • 例如没有API访问权限会导致获取大量数据输出困难，创建数据集可能手动操作困难，且用LLM创建用于训练LLM的数据集本身就可能存在数据质量问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 Bro just ask o1 how to make your money back. Threaten to end your subscription if it doesnt start showing its worth”
    • 亮点：以一种诙谐的方式给原帖作者提供了让o1 - pro展现价值的建议。
  2. “🤔 You trust that it’s not remembering everything? 👀”
    • 亮点：对AGI是否会记住相关对话表示质疑，引发人们对模型特性的思考。
  3. “👀 me1000: You can’t train an open source o1 from the outputs of o1 because you’re not actually seeing the outputs of o1… you’re seeing a summary of the output from o1.”
    • 亮点：指出不能用o1的输出来训练开源o1的原因，是关于o1 - pro的重要观点。
  4. “😂 Sam Altman is going to kidnap my family for this”
    • 亮点：以幽默调侃的方式表达对OpenAI可能采取法律手段的担忧。
  5. “🤔 I’d be interested to see how potent dataset of even just a thousand O1 reasoning chains would be for solving complex reasoning, coding, and mathematics tasks.”
    • 亮点：提出关于O1推理链数据集对特定任务效力的思考。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。原帖作者表达后悔购买o1 - pro是负面情绪，一些评论者对原帖作者的遭遇表示理解或者调侃，这部分情感较轻松；而在讨论原帖作者创建开源数据集的想法时，分歧较大。一部分人积极提供建议，认为这是可行且有价值的，表现出正面情感；另一部分人则指出其中存在的法律风险、技术限制等问题，持负面或怀疑态度。这种分歧的原因在于大家对o1 - pro的价值认知不同，对OpenAI的使用条款理解不同，以及对创建开源数据集的可行性和意义有不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于利用o1 - pro或其他类似产品在不违反规定的情况下创建有价值的数据集，以及如何更好地利用这些产品获取经济价值（如通过各种方式回本）可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果更多人关注到在使用类似产品时的法律风险，可能会促使OpenAI或其他公司更加明确其使用条款；如果关于创建数据集的讨论继续深入，可能会对开源LLM训练的发展产生一定影响，无论是正面的推动还是负面的限制。

详细内容：

标题：花费 200 美元购买 O1-Pro 引发的 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于花费 200 美元购买 O1-Pro 并感到后悔的帖子引发了热烈讨论。原帖作者称花费 200 美元购买该服务，但又后悔了，不过表示拥有无限制访问 OpenAI 最佳服务的权限，想创建一个开源数据集用于本地 LLM 训练。此帖获得了众多关注，评论数众多。

讨论焦点主要集中在以下几个方面：

  • 关于是否能利用 O1-Pro 进行开源数据集训练，有人认为不能直接用其输出训练，也有人觉得可以对部分内容加以利用。比如，[me1000] 表示不能用 O1 的输出训练开源 O1，因为看到的只是总结，而非完整输出。
  • 对于违反使用条款和可能面临的风险，观点不一。[Business-Lead2679] 表示可以通过技术手段收集数据，而[Orolol] 则认为会很快受到速率限制甚至账号封禁。
  • 也有一些有趣或独特的观点，像[ishartdoritos] 称这是“最糟糕的广告”，[ishtiaquealee] 开玩笑说应该构建新的 ChatGpt 并以 400 美元出售。

有人分享了相关的个人经历和案例，比如[sebastianmicu24] 提到医学数据集存在错误，自己是医学生可以帮忙分析。

在讨论中，存在一些共识，比如大家普遍认为需要遵守 OpenAI 的使用条款。特别有见地的观点如[HighlandEvil] 提出的利用 O1-Pro 为企业开发定制的 AI 解决方案等多种赚回投资的策略。

然而，对于是否能够真正通过创建数据集实现价值以及可能面临的法律风险等问题，讨论仍存在争议。

总之，这次关于花费 200 美元购买 O1-Pro 的讨论展示了大家对人工智能服务使用和价值的深入思考。