Сиолошная

Вторая заметка, про цену использования o3:
— сам по себе бенчмарк подразумевает, что нужно достигнуть определённого уровня (75%) с учётом ограничения на вычислительные мощности, конвертированные в доллары ($10000 за 500 задач, 400 общедоступных + 100 секретных; $20 за задачу, в среднем человеку платили где-то $4-5)
— на ARC свежая модель OpenAI тестировалась двумя способами: чтобы уложиться в это ограничение, и чтобы пофлексить мускулами и показать наилучший возможный результат, потратив гораздо, нет, ГОРАЗДО больше денег.
— первый сетап, чтобы уложиться в $20 на задачу: модель параллельно и независимо генерирует 6 вариантов ответа, и затем из них выбирается один или два, который появлялся чаще всего (вообще ARC позволяет и людям делать 2 попытки, и обычно модели замеряют также, а тут не уточнили; по умолчанию считаю, что тоже 2, но это не важно).
— при этом цена использования o3 не сообщалась, и при расчётах используются цены на o1 (ведь она уже выпущена). Я делаю аккуратное предположение, что скорее всего модель будет стоить столько же, и что она, видимо, имеет примерно те же самые размеры (по крайней мере количество активных параметров). Увидим в январе-феврале '25-го, тут вообще спекуляция.
— для 100 приватных задач модель сгенерировала 33 миллиона токенов решений, то есть каждое решение (из 6 для задачи) в среднем имело длину 33M / 100 / 6 = 55'000 токенов, примерно 100 страниц текста. Жаль, что не показали результаты замера с генерацией одного решения.
— кажется, что 100 страниц это очень много и «модели очень глупые раз нужно столько писать» (тупейший аргумент кста), но на самом деле это может снова быть связано с форматом входных данных. Каждая клетка в сетке для задачи — это одна цифра плюс запятая. Сетка 20x20 квадратов — это уже 400+ токенов, страница текста в представлении LLM.
— и вот при таком подходе получилось 75%, планка взята, никаких суперультрабезумных затрат в миллионы долларов нет.
— Что плохо: мне не удалось найти, какие настройки o3 использовались. OpenAI показывали, что и для o1, и для o3 есть настройка длины и интенсивности цепочек рассуждений (low, medium и high), чтобы контролировать цену. Больше платишь = модель рассуждате дольше = ответы лучше. Аккуратно предположу, что 55'000 токенов — это средний режим рассуждений (он стоит у o1 пол умолчанию), не очень коротко, но и не очень долго.
— теперь к флекс-режиму. Он отличается тем, что вместо 6 решений генерируется 1024, и уже среди них выбирается одно или два самых популярных. Отсюда увеличение в ~170 раз (1024 / 6), в том числе и по цене: вместо $10'000 нужно потратить $1.7M. Это приносит свои плоды — качество вырастает с 75.7% до 87.5%. Обратите внимание, что это не «87.5% при возможности отправить 1024 ответа»: ответов отправляется 1 или 2, и они выбираются из этого множества генераций автоматически, без вмешательства человека и без доступа к истинному ответу. Вам не нужно в жизни генерировать и отсматривать столько решений.

Так что результаты, сравнимые со средними человеческим, можно получать в рамках относительно разумных затрат.

UPD к предыдущему посту: меня поправили и указали, что 300 задач для тренировки — это отдельные задачи, выделенные именно для тренировки, не связанные с 400, на которых мерили качество (но для них ответы всё равно доступны). Это никак не меняет канву повествования, кроме как подкрепляет тезис, что эти 400 и новые 100 сильно отличаются (так как качество просаживается, но всё равно остаётся высоким).

www.group-telegram.com/hk/seeallochnaya.com/2164

16.9K viewsedited  Dec 22 at 08:54

Вторая заметка, про цену использования o3:
— сам по себе бенчмарк подразумевает, что нужно достигнуть определённого уровня (75%) с учётом ограничения на вычислительные мощности, конвертированные в доллары ($10000 за 500 задач, 400 общедоступных + 100 секретных; $20 за задачу, в среднем человеку платили где-то $4-5)
— на ARC свежая модель OpenAI тестировалась двумя способами: чтобы уложиться в это ограничение, и чтобы пофлексить мускулами и показать наилучший возможный результат, потратив гораздо, нет, ГОРАЗДО больше денег.
— первый сетап, чтобы уложиться в $20 на задачу: модель параллельно и независимо генерирует 6 вариантов ответа, и затем из них выбирается один или два, который появлялся чаще всего (вообще ARC позволяет и людям делать 2 попытки, и обычно модели замеряют также, а тут не уточнили; по умолчанию считаю, что тоже 2, но это не важно).
— при этом цена использования o3 не сообщалась, и при расчётах используются цены на o1 (ведь она уже выпущена). Я делаю аккуратное предположение, что скорее всего модель будет стоить столько же, и что она, видимо, имеет примерно те же самые размеры (по крайней мере количество активных параметров). Увидим в январе-феврале '25-го, тут вообще спекуляция.
— для 100 приватных задач модель сгенерировала 33 миллиона токенов решений, то есть каждое решение (из 6 для задачи) в среднем имело длину 33M / 100 / 6 = 55'000 токенов, примерно 100 страниц текста. Жаль, что не показали результаты замера с генерацией одного решения.
— кажется, что 100 страниц это очень много и «модели очень глупые раз нужно столько писать» (тупейший аргумент кста), но на самом деле это может снова быть связано с форматом входных данных. Каждая клетка в сетке для задачи — это одна цифра плюс запятая. Сетка 20x20 квадратов — это уже 400+ токенов, страница текста в представлении LLM.
— и вот при таком подходе получилось 75%, планка взята, никаких суперультрабезумных затрат в миллионы долларов нет.
— Что плохо: мне не удалось найти, какие настройки o3 использовались. OpenAI показывали, что и для o1, и для o3 есть настройка длины и интенсивности цепочек рассуждений (low, medium и high), чтобы контролировать цену. Больше платишь = модель рассуждате дольше = ответы лучше. Аккуратно предположу, что 55'000 токенов — это средний режим рассуждений (он стоит у o1 пол умолчанию), не очень коротко, но и не очень долго.
— теперь к флекс-режиму. Он отличается тем, что вместо 6 решений генерируется 1024, и уже среди них выбирается одно или два самых популярных. Отсюда увеличение в ~170 раз (1024 / 6), в том числе и по цене: вместо $10'000 нужно потратить $1.7M. Это приносит свои плоды — качество вырастает с 75.7% до 87.5%. Обратите внимание, что это не «87.5% при возможности отправить 1024 ответа»: ответов отправляется 1 или 2, и они выбираются из этого множества генераций автоматически, без вмешательства человека и без доступа к истинному ответу. Вам не нужно в жизни генерировать и отсматривать столько решений.

Так что результаты, сравнимые со средними человеческим, можно получать в рамках относительно разумных затрат.

UPD к предыдущему посту: меня поправили и указали, что 300 задач для тренировки — это отдельные задачи, выделенные именно для тренировки, не связанные с 400, на которых мерили качество (но для них ответы всё равно доступны). Это никак не меняет канву повествования, кроме как подкрепляет тезис, что эти 400 и новые 100 сильно отличаются (так как качество просаживается, но всё равно остаётся высоким).

BY Сиолошная