Сиолошная

Ещё из этого поста узнал про ProcessBench от Qwen Team, вышедший неделю назад. Как вы могли понять из объяснения выше, очень важно, чтобы у вас был качественный оценщик — если он умеет обнаруживать ошибки почти идеально, и имеет интуицию о том, какие решения более перспективны, то это существенно улучшает оптимальность генерации десятков-сотен решений.

Вот ProcessBench и оценивает это: исследователи собрали 3400 примеров и разметили их вручную по шагам, а затем смотрели, насколько хорошо разные LLM умеют обнаруживать самый первый шаг, содержащий ошибку (или наоборот отсутствие проблем во всём решении).

Лучше всех из открытых моделей показала себя... их QwQ-32B-Preview, что не удивительно (не потому, что модель выпущена ими, а потому что она умеет рассуждать и сама по себе сильна в математике). Она правильно оценила 71.5% примеров, что больше, чем GPT-4o (61.9%), но меньше, чем o1-mini (87.9, существенно выше).

Почему это важно: с очень качественными оценщиками (верификаторами) можно запускать автоматический цикл генерации сотне решений и дообучения на самых высоко оценённых (и правильных). Предположительно, именно так и учили o1, и отсюда видно, насколько большим остаётся гэп в обучении оценщика.

www.group-telegram.com/it/seeallochnaya.com/2137

19.5K viewsDec 17 at 06:29

Ещё из этого поста узнал про ProcessBench от Qwen Team, вышедший неделю назад. Как вы могли понять из объяснения выше, очень важно, чтобы у вас был качественный оценщик — если он умеет обнаруживать ошибки почти идеально, и имеет интуицию о том, какие решения более перспективны, то это существенно улучшает оптимальность генерации десятков-сотен решений.

Вот ProcessBench и оценивает это: исследователи собрали 3400 примеров и разметили их вручную по шагам, а затем смотрели, насколько хорошо разные LLM умеют обнаруживать самый первый шаг, содержащий ошибку (или наоборот отсутствие проблем во всём решении).

Лучше всех из открытых моделей показала себя... их QwQ-32B-Preview, что не удивительно (не потому, что модель выпущена ими, а потому что она умеет рассуждать и сама по себе сильна в математике). Она правильно оценила 71.5% примеров, что больше, чем GPT-4o (61.9%), но меньше, чем o1-mini (87.9, существенно выше).

Почему это важно: с очень качественными оценщиками (верификаторами) можно запускать автоматический цикл генерации сотне решений и дообучения на самых высоко оценённых (и правильных). Предположительно, именно так и учили o1, и отсюда видно, насколько большим остаётся гэп в обучении оценщика.

BY Сиолошная