Сиолошная

Сиолошная

А вот и табличка с результатами — Success Rate: в скольки играх разгадала число — Avg Turns: сколько в среднем ходов понадобилось в выигрышных играх — Format Failures: сколько % ходов выдавали ответ, который скрипт не смог распарсить. o1-mini забивала на…

На этой неделе нашёлся добрый человек с лишними кредитами на аккаунте OpenAI, и получилось прогнать 500 игр на o1-mini (примерно $500 стоило), что существенно снизило размер доверительных интервалов, и подтвердило её неоспоримое лидерство. Обратите внимание, что несмотря на больший успех, чем у 2-3 места, модель и укладывается в меньше количество ходов в тех играх, где победила (в среднем 8.4 против 9.8 у Sonnet; оптимальное в игре — 7 ходов).

Кроме этого, прогнали 4o и 4o-mini по 2 раза: с температурой по умолчанию и с температурой 0.0. Температура отвечает за то, насколько «креативна» модель в своих текстах, насколько часто выбирает не самые вероятные слова. Температура 0.0 означает, что каждый раз выбирается самый вероятный токен при генерации, и нет никакой вариативности (что может быть полезно в задачах, требующих чёткости, например, решение математических задач — там нельзя в середине уравнения взять и вместо 5 написать 4).

Для gpt-4o-2024-08-06 уменьшение температуры дало улучшение, хоть доверительные интервалы в скобках сильно пересекаются.

Температура 0: 30.6% (26.7% - 34.8%)
По умолчанию: 26.2% (22.5% - 30.2%)

На 4o-mini никакого влияние не оказало:
Температура 0: 16.6% (13.6% - 20.1%)
По умолчанию: 17.0% (14.0% - 20.5%)

Осталось выделить ~$60 на тестирование Sonnet 3.5, и ещё примерно столько же на всю мелочь с низа таблицы, чтобы и им докинуть по 500 игр.

===

Прочитать больше про бенчмарк можно тут.
Если вам интересно почитать чаты игр, как именно o1-mini «думает», чтобы угадать ответ — все диалоги выложены, можете смотреть тут.

www.group-telegram.com/jp/seeallochnaya.com/2131

21.4K viewsedited  Dec 14 at 09:14

На этой неделе нашёлся добрый человек с лишними кредитами на аккаунте OpenAI, и получилось прогнать 500 игр на o1-mini (примерно $500 стоило), что существенно снизило размер доверительных интервалов, и подтвердило её неоспоримое лидерство. Обратите внимание, что несмотря на больший успех, чем у 2-3 места, модель и укладывается в меньше количество ходов в тех играх, где победила (в среднем 8.4 против 9.8 у Sonnet; оптимальное в игре — 7 ходов).

Кроме этого, прогнали 4o и 4o-mini по 2 раза: с температурой по умолчанию и с температурой 0.0. Температура отвечает за то, насколько «креативна» модель в своих текстах, насколько часто выбирает не самые вероятные слова. Температура 0.0 означает, что каждый раз выбирается самый вероятный токен при генерации, и нет никакой вариативности (что может быть полезно в задачах, требующих чёткости, например, решение математических задач — там нельзя в середине уравнения взять и вместо 5 написать 4).

Для gpt-4o-2024-08-06 уменьшение температуры дало улучшение, хоть доверительные интервалы в скобках сильно пересекаются.

Температура 0: 30.6% (26.7% - 34.8%)
По умолчанию: 26.2% (22.5% - 30.2%)

На 4o-mini никакого влияние не оказало:
Температура 0: 16.6% (13.6% - 20.1%)
По умолчанию: 17.0% (14.0% - 20.5%)

Осталось выделить ~$60 на тестирование Sonnet 3.5, и ещё примерно столько же на всю мелочь с низа таблицы, чтобы и им докинуть по 500 игр.

===

Прочитать больше про бенчмарк можно тут.
Если вам интересно почитать чаты игр, как именно o1-mini «думает», чтобы угадать ответ — все диалоги выложены, можете смотреть тут.

BY Сиолошная