Сиолошная

Проснулись-потянулись, изучили детали тестирования модели o3. К сожалению, много интересной информации есть только про замеры на ARC-AGI, поэтому про него и будем говорить. Во первых, вот четыре моих поста, которые рассказывают идею, заложенную создателем теста, и некоторый бэкграунд о том, насколько хорошо такие задачи решались (и почему не решались): раз, два, три, четыре. Последние два опциональны, первые два рекомендую к ознакомлению перед дальнейшим чтением.

Итак, сходу две важные заметки.
Первая:
— в тренировочную выборку o3 добавили 75% тренировочной выборки ARC (300 задач из 400 доступных). То есть модель точно знакома с форматом заданий, и примерно понимает типы преобразований паттернов в датасете. Тренироваться на тренировочной выборке — это не проблема, она для этого и существует. В эпоху до LLM, да и в её первые годы так всегда делали, только примеров было куда больше, потому что глупые модели не могли быстро выучиться
— одной из моих основных критик ARC'а было как раз то, в каком формате подаются данные в модели [[0 1 0 0 2 0 ...], [2 0 1...],...], каждая цифра — отдельный цвет квадратика). Это сильно усложняет восприятие задач моделью и обнаружение пространственных паттернов; у нас над этим работает часть мозга, натренированная на миллиардах секунд визуальной и пространственной информации.
— так что добавление примеров в тренировку — это, в моём представлении, попытка показать модели, как понимать входные данные. OpenAI говорят, что они не дообучали модель никак отдельно, то есть эти 300 примеров были добавлены вместе с сотнями тысяч других задач, от программирования до математики. Та же модель, что проходит ARC, применялась для всех остальных замеров, никакой специально заточенной версии нет, это общая модель.
— сам автор бенчмарка, François Chollet, тоже не видит проблем с использованием 300 тренировочных задач для... тренировки.
— результаты, которыми хвастались OpenAI, получены на сотне других задач, тестовых и полу-приватных. Более того уже давно известно, что эти задачи содержат другие паттерны, которые сложнее в том числе и для людей (померили, насколько много задач решают бычные люди тут и там, и оказалось, что во втором случае процент меньше). Собственно, François так и задумывал: он хотел тестировать, что модели могут находить и комбинировать новые паттерны на лету, в его представлении это и было отражением интеллекта
— считаю важным отметить, что возможность закинуть любые задачи, для которых существует верифицируемый ответ, в процедуру тренировки o1/o3 моделей, так, что это принесёт плоды и ничего не сломает — это очень круто, так как показывает обобщаемость (и вместе с тем ограниченность) метода
— закономерно, результаты на 400 задачах лучше (ведь модель видела 300 из них, в том числе и ответы), но на новой сотне они тоже очень высокие: 87.5% (я не знаю, как получилось пол прцоента при 100 задачах, не спрашивайте). В среднем, участвовавший в онлайн-разметке человек решает 75% (хотя по другим данным 60%, так что задачи точно не «такие легкие»).
— Итого: на этой сотне новых задач o3 показывает феноменальные результаты, которые очень удивили авторов бенчмарка. Они не были к этому готовы, потому пишут: «Это не просто постепенное улучшение, а настоящий прорыв, знаменующий качественный сдвиг в возможностях ИИ по сравнению с прежними ограничениями LLM. o3 — это система, способная адаптироваться к задачам, с которыми она никогда раньше не сталкивалась». К сожалению, мы не знаем, является ли o3 системой (из нескольких компонент) или же это просто одной LLM, которая пишет оооочень длинные цепочки рассуждений, сама себя проверяет и приходит к ответу. Для o1 это верно, и если верно для o3, то это безумно круто.

И вдобавок:
— o3 показывает результаты гораздо лучше, чем системы, разработанные в рамках соревнований за миллион долларов в этом году (писал тут). А там люди не то что на 400 тренировочных примерах обучали свои модели, они генерировали СОТНИ ТЫСЯЧ синтетических примеров, и уже на этом тренировались (200 и 400 тысяч вот в этой статье).

www.group-telegram.com/us/seeallochnaya.com/2163

19.6K viewsedited  Dec 22 at 08:29

Проснулись-потянулись, изучили детали тестирования модели o3. К сожалению, много интересной информации есть только про замеры на ARC-AGI, поэтому про него и будем говорить. Во первых, вот четыре моих поста, которые рассказывают идею, заложенную создателем теста, и некоторый бэкграунд о том, насколько хорошо такие задачи решались (и почему не решались): раз, два, три, четыре. Последние два опциональны, первые два рекомендую к ознакомлению перед дальнейшим чтением.

Итак, сходу две важные заметки.
Первая:
— в тренировочную выборку o3 добавили 75% тренировочной выборки ARC (300 задач из 400 доступных). То есть модель точно знакома с форматом заданий, и примерно понимает типы преобразований паттернов в датасете. Тренироваться на тренировочной выборке — это не проблема, она для этого и существует. В эпоху до LLM, да и в её первые годы так всегда делали, только примеров было куда больше, потому что глупые модели не могли быстро выучиться
— одной из моих основных критик ARC'а было как раз то, в каком формате подаются данные в модели [[0 1 0 0 2 0 ...], [2 0 1...],...], каждая цифра — отдельный цвет квадратика). Это сильно усложняет восприятие задач моделью и обнаружение пространственных паттернов; у нас над этим работает часть мозга, натренированная на миллиардах секунд визуальной и пространственной информации.
— так что добавление примеров в тренировку — это, в моём представлении, попытка показать модели, как понимать входные данные. OpenAI говорят, что они не дообучали модель никак отдельно, то есть эти 300 примеров были добавлены вместе с сотнями тысяч других задач, от программирования до математики. Та же модель, что проходит ARC, применялась для всех остальных замеров, никакой специально заточенной версии нет, это общая модель.
— сам автор бенчмарка, François Chollet, тоже не видит проблем с использованием 300 тренировочных задач для... тренировки.
— результаты, которыми хвастались OpenAI, получены на сотне других задач, тестовых и полу-приватных. Более того уже давно известно, что эти задачи содержат другие паттерны, которые сложнее в том числе и для людей (померили, насколько много задач решают бычные люди тут и там, и оказалось, что во втором случае процент меньше). Собственно, François так и задумывал: он хотел тестировать, что модели могут находить и комбинировать новые паттерны на лету, в его представлении это и было отражением интеллекта
— считаю важным отметить, что возможность закинуть любые задачи, для которых существует верифицируемый ответ, в процедуру тренировки o1/o3 моделей, так, что это принесёт плоды и ничего не сломает — это очень круто, так как показывает обобщаемость (и вместе с тем ограниченность) метода
— закономерно, результаты на 400 задачах лучше (ведь модель видела 300 из них, в том числе и ответы), но на новой сотне они тоже очень высокие: 87.5% (я не знаю, как получилось пол прцоента при 100 задачах, не спрашивайте). В среднем, участвовавший в онлайн-разметке человек решает 75% (хотя по другим данным 60%, так что задачи точно не «такие легкие»).
— Итого: на этой сотне новых задач o3 показывает феноменальные результаты, которые очень удивили авторов бенчмарка. Они не были к этому готовы, потому пишут: «Это не просто постепенное улучшение, а настоящий прорыв, знаменующий качественный сдвиг в возможностях ИИ по сравнению с прежними ограничениями LLM. o3 — это система, способная адаптироваться к задачам, с которыми она никогда раньше не сталкивалась». К сожалению, мы не знаем, является ли o3 системой (из нескольких компонент) или же это просто одной LLM, которая пишет оооочень длинные цепочки рассуждений, сама себя проверяет и приходит к ответу. Для o1 это верно, и если верно для o3, то это безумно круто.

И вдобавок:
— o3 показывает результаты гораздо лучше, чем системы, разработанные в рамках соревнований за миллион долларов в этом году (писал тут). А там люди не то что на 400 тренировочных примерах обучали свои модели, они генерировали СОТНИ ТЫСЯЧ синтетических примеров, и уже на этом тренировались (200 и 400 тысяч вот в этой статье).

BY Сиолошная