Сиолошная

Интересная ситуация произошла в Твиттере (но на самом деле она часто проходит и в комментах тут, и в других ТГ-каналах).

5 апреля: VictorTaelin придумал задачку, которую GPT НИКОГДА (он прям выделил) не сможет решить. Почему? Потому что модель же тупая, она не умеет рассуждать и решать задачи, на которых не была натренирована. Узнали себя или критиков из комментариев? 🙂
Для него такая задача и невозможность её решения якобы служила примером того, что модель никогда не сможет двигать науку: «если 15-летний подросток уничтожает модель в какой-либо интеллектуальной задаче вроде этой, то я не буду особо верить в то, что она сможет вылечить рак». Само заявление конечно странное, но допустим (на самом деле он пытался найти такую задачу, которую человек решает, а машина нет — что опять же глупо, люди не умеют то, что может калькулятор — и что?).

Что за задача? Есть 4 символа, B# A# #A #B. Если две разные буквы в некотором наборе символов повёрнуты друг к другу решётками, то их надо поменять местами. B# #A -> #A B#, и так далее, пока никакие два символа нельзя обработать. Сможет ли генеративная LLMка разобраться и решить задачу для строки из, скажем, 7 символов? Автор попробовал несколько раз и у него не вышло. Всё, дело закрыто, AI - хайп, пузырь.

6 апреля: после волны недовольства в комментариях, а также демонстрации того, что иногда модель решает (особенно если немного поменять условие и/или добавить интерпретатор кода, чтобы модель, ну вы знаете, могла писать программы), автор решил сделать конкурс на $10'000. Полные правила можно найти текстом вот тут. Правда он усложнил задачу — теперь символов в такой строке 12 (то есть нужно сделать от 0 до 24 шагов для решения), подаётся 50 примеров, и нужно, чтобы модель решила как минимум 45/50. 12 символов потому, что ему уже показали, что строки длины 7 решаются (иногда).

Главное ограничение — модель не должна писать код, решение должно быть полностью текстовое. Само по себе это глупо, ведь мы отбираем у модели инструмент, которым а) она умеет пользоваться б) хорошо подходит для таких задач. Блин, языки программирования и были придуманы для алгоритмизации задач со строгими правилами! Ну ладно. Считайте, что задача — забить гвоздь, но кувалды и молотки запрещены.

7 апреля: модели решают <10% задач (5 из 50), однако у двух авторов получилось выбить 29/50. Интересно, что тут вырвались вперёд модели Anthropic семейства Claude 3.

8 апреля: конкурс окончен, промпт одного из участников стабильно решает более 90% задач (47 из 50 при первом запуске). Напомню, что задачи даже более сложные, чем в изначальном твите (они длиннее), а главный инструмент решения выключен. Автор признал, что был не прав. Он также указал, что действительно верил, что LLM, аналогичные GPT, просто не могут решить такие задачи.

Автор признал, что его изначальные верования были неправильными, он ошибся. Решение задачи, конечно, не доказывает, что модели смогут придумать лекарства от рака, но они точно могут решать логические-алгоритмические задачи, которые не видели раньше (в целом не новость, но не все верят ведь!).

Интересный факт: финальное решение работает на модели Claude 3 Opus, но ни одно из топ-решений не было на GPT-4. Может, Anthropic уже используют новую архитектуру, которая лишена некоторых недостатков своих предков? Или OpenAI сильно урезают косты и ужимают модели? Возможно, узнаем в будущем — так же как и промпт, которым была решена задача (он пока не был опубликован).

www.group-telegram.com/jp/seeallochnaya.com/1261

25.9K viewsedited  Apr 7, 2024 at 19:55

Интересная ситуация произошла в Твиттере (но на самом деле она часто проходит и в комментах тут, и в других ТГ-каналах).

5 апреля: VictorTaelin придумал задачку, которую GPT НИКОГДА (он прям выделил) не сможет решить. Почему? Потому что модель же тупая, она не умеет рассуждать и решать задачи, на которых не была натренирована. Узнали себя или критиков из комментариев? 🙂
Для него такая задача и невозможность её решения якобы служила примером того, что модель никогда не сможет двигать науку: «если 15-летний подросток уничтожает модель в какой-либо интеллектуальной задаче вроде этой, то я не буду особо верить в то, что она сможет вылечить рак». Само заявление конечно странное, но допустим (на самом деле он пытался найти такую задачу, которую человек решает, а машина нет — что опять же глупо, люди не умеют то, что может калькулятор — и что?).

Что за задача? Есть 4 символа, B# A# #A #B. Если две разные буквы в некотором наборе символов повёрнуты друг к другу решётками, то их надо поменять местами. B# #A -> #A B#, и так далее, пока никакие два символа нельзя обработать. Сможет ли генеративная LLMка разобраться и решить задачу для строки из, скажем, 7 символов? Автор попробовал несколько раз и у него не вышло. Всё, дело закрыто, AI - хайп, пузырь.

6 апреля: после волны недовольства в комментариях, а также демонстрации того, что иногда модель решает (особенно если немного поменять условие и/или добавить интерпретатор кода, чтобы модель, ну вы знаете, могла писать программы), автор решил сделать конкурс на $10'000. Полные правила можно найти текстом вот тут. Правда он усложнил задачу — теперь символов в такой строке 12 (то есть нужно сделать от 0 до 24 шагов для решения), подаётся 50 примеров, и нужно, чтобы модель решила как минимум 45/50. 12 символов потому, что ему уже показали, что строки длины 7 решаются (иногда).

Главное ограничение — модель не должна писать код, решение должно быть полностью текстовое. Само по себе это глупо, ведь мы отбираем у модели инструмент, которым а) она умеет пользоваться б) хорошо подходит для таких задач. Блин, языки программирования и были придуманы для алгоритмизации задач со строгими правилами! Ну ладно. Считайте, что задача — забить гвоздь, но кувалды и молотки запрещены.

7 апреля: модели решают <10% задач (5 из 50), однако у двух авторов получилось выбить 29/50. Интересно, что тут вырвались вперёд модели Anthropic семейства Claude 3.

8 апреля: конкурс окончен, промпт одного из участников стабильно решает более 90% задач (47 из 50 при первом запуске). Напомню, что задачи даже более сложные, чем в изначальном твите (они длиннее), а главный инструмент решения выключен. Автор признал, что был не прав. Он также указал, что действительно верил, что LLM, аналогичные GPT, просто не могут решить такие задачи.

Автор признал, что его изначальные верования были неправильными, он ошибся. Решение задачи, конечно, не доказывает, что модели смогут придумать лекарства от рака, но они точно могут решать логические-алгоритмические задачи, которые не видели раньше (в целом не новость, но не все верят ведь!).

Интересный факт: финальное решение работает на модели Claude 3 Opus, но ни одно из топ-решений не было на GPT-4. Может, Anthropic уже используют новую архитектуру, которая лишена некоторых недостатков своих предков? Или OpenAI сильно урезают косты и ужимают модели? Возможно, узнаем в будущем — так же как и промпт, которым была решена задача (он пока не был опубликован).

BY Сиолошная