Сиолошная

И отдельный пост про то, почему LLM плохо решают такую задачу.

Моё субъективное мнение — потому, что все эти задачи переводят в текст, убирая визуальную составляющую, и подают модели. Я не смог найти нормальных замеров омнимодальных моделей (не мультимодальных, где изображения прицепили как будто сбоку: важно, чтобы для LM-ки картинки были нативными): Gemini-1.5-Pro, GPT-4o.

И люди, решая ARC-подобные задачи, на самом деле проявляют те же самые запомненные паттерны, которые они видят везде, от ковров до экранов телефонов. Визуальная составляющая тут безумно важна, но всё, что подают модели — это [[0, 0, 1, 0, 1, 1], [0, 1, 0..]] — люди сами так не решат. Нужно именно пространственное понимание и возможность связать несколько примеров между собой.

Если я правильно понял Francois (тут могу ошибаться, последнюю часть интервью мотал уже), то он не ждёт, что следующее поколение моделей существенно продвинется. За 4 года бенчмарк показал, что прогресса почти нет — ну так чего ему начинаться? Моё же мнение противоположное — может, GPT-5 не дойдет до показателя 80-85% человека, но прирастёт существенно: за счёт омнимодальности и за счёт масштабирования и потенциально новой архитектуры -> большего количества ресурсов на решение задачи. Надеюсь, OpenAI/Google DeepMind/Anthropic заприметили соревнование, и в пресс-релиз фронтир-моделей обязательно включат отчёт по метрикам.

www.group-telegram.com/jp/seeallochnaya.com/1527

17.7K viewsJun 12, 2024 at 07:46

И отдельный пост про то, почему LLM плохо решают такую задачу.

Моё субъективное мнение — потому, что все эти задачи переводят в текст, убирая визуальную составляющую, и подают модели. Я не смог найти нормальных замеров омнимодальных моделей (не мультимодальных, где изображения прицепили как будто сбоку: важно, чтобы для LM-ки картинки были нативными): Gemini-1.5-Pro, GPT-4o.

И люди, решая ARC-подобные задачи, на самом деле проявляют те же самые запомненные паттерны, которые они видят везде, от ковров до экранов телефонов. Визуальная составляющая тут безумно важна, но всё, что подают модели — это [[0, 0, 1, 0, 1, 1], [0, 1, 0..]] — люди сами так не решат. Нужно именно пространственное понимание и возможность связать несколько примеров между собой.

Если я правильно понял Francois (тут могу ошибаться, последнюю часть интервью мотал уже), то он не ждёт, что следующее поколение моделей существенно продвинется. За 4 года бенчмарк показал, что прогресса почти нет — ну так чего ему начинаться? Моё же мнение противоположное — может, GPT-5 не дойдет до показателя 80-85% человека, но прирастёт существенно: за счёт омнимодальности и за счёт масштабирования и потенциально новой архитектуры -> большего количества ресурсов на решение задачи. Надеюсь, OpenAI/Google DeepMind/Anthropic заприметили соревнование, и в пресс-релиз фронтир-моделей обязательно включат отчёт по метрикам.

BY Сиолошная