Сиолошная

Уже пару раз в канале писал про Aider, открытого AI-ассистента для написания кода, поддерживающего почти всех LLM провайдеров. Для того, чтобы отслеживать тренды в области и давать рекомендации/советы пользователям касательно выбора моделей, создатель придумал несколько бенчмарков по программированию на внесение изменений в код.

Однако прошлый основной бенчмарк за +-годик уже немного устарел, потому разработчик решил сделать новый. Очень большая доля тестовых датасетов по программированию — на Python, что не совсем точно отражает качество работы в менее популярных языках. Теперь же бенчмарк содержит 225 задач на C++, Go, Java, JavaScript, Python и Rust. Это самые сложные задачи с образовательной площадки Exercism (не реклама, я впервые слышу про этот сайт). Минус тут, как можно понять по последнему предложению, что это задачи а) открытые, выложенные в интернет б) обучающие, то есть скорее всего часть из них повторяется и обсуждается на других сайтах.

Но имеем что имеем, всё же делать с нуля бенчмарк с уникальными и написанными с нуля задачами на 200+ примеров — дело достаточно времязатратное. С проверкой моделей всё хуже и хуже, так как нужно нанимать очень высококвалифицированных специалистов, чтобы делать актуальный тест — вон как в FrontierMath нанимали ведущих исследователей в математике, вплоть до лауреатов Филдсовской премии.

Тем не менее, давайте смотреть на результаты. o1 от OpenAI тут существенно обгоняет всех подряд. Свежая gemini-exp-1206 на уровне с o1-mini, gemini-2.0-flash решает лишь 22%, что меньше Haiku 3.5. Внизу неожиданно волокётся gpt-4o с 15% решений, это немного неожиданно. Но если принимать за правду спекуляцию, что o1 обучена поверх той же базовой модели, что 4o, то становится заметен результат нового подхода к обучению от компании, приводящий к существенному улучшению (ну это мы по всем остальным бенчмаркам заметили).

www.group-telegram.com/jp/seeallochnaya.com/2167

17.7K viewsedited  Dec 23 at 06:34

Уже пару раз в канале писал про Aider, открытого AI-ассистента для написания кода, поддерживающего почти всех LLM провайдеров. Для того, чтобы отслеживать тренды в области и давать рекомендации/советы пользователям касательно выбора моделей, создатель придумал несколько бенчмарков по программированию на внесение изменений в код.

Однако прошлый основной бенчмарк за +-годик уже немного устарел, потому разработчик решил сделать новый. Очень большая доля тестовых датасетов по программированию — на Python, что не совсем точно отражает качество работы в менее популярных языках. Теперь же бенчмарк содержит 225 задач на C++, Go, Java, JavaScript, Python и Rust. Это самые сложные задачи с образовательной площадки Exercism (не реклама, я впервые слышу про этот сайт). Минус тут, как можно понять по последнему предложению, что это задачи а) открытые, выложенные в интернет б) обучающие, то есть скорее всего часть из них повторяется и обсуждается на других сайтах.

Но имеем что имеем, всё же делать с нуля бенчмарк с уникальными и написанными с нуля задачами на 200+ примеров — дело достаточно времязатратное. С проверкой моделей всё хуже и хуже, так как нужно нанимать очень высококвалифицированных специалистов, чтобы делать актуальный тест — вон как в FrontierMath нанимали ведущих исследователей в математике, вплоть до лауреатов Филдсовской премии.

Тем не менее, давайте смотреть на результаты. o1 от OpenAI тут существенно обгоняет всех подряд. Свежая gemini-exp-1206 на уровне с o1-mini, gemini-2.0-flash решает лишь 22%, что меньше Haiku 3.5. Внизу неожиданно волокётся gpt-4o с 15% решений, это немного неожиданно. Но если принимать за правду спекуляцию, что o1 обучена поверх той же базовой модели, что 4o, то становится заметен результат нового подхода к обучению от компании, приводящий к существенному улучшению (ну это мы по всем остальным бенчмаркам заметили).

BY Сиолошная