Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/knowledge_accumulator/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Knowledge Accumulator | Telegram Webview: knowledge_accumulator/246 -
Telegram Group & Telegram Channel
О чём нам говорят результаты O3?

Пару недель назад были опубликованы первые эвалы новой флагманской модельки от OpenAI. Она совершила прорыв на semi-private eval в ARC и в нескольких других бенчмарках про код и математику, Какой вывод мы из этого можем сделать?

Я не знаю всех слухов и деталей, так что, поправьте в комментариях, если не прав. Сконцентируюсь на ARC, так как понимаю про него больше всего.

Прорыв при переходе от O1 к O3 произошёл от трёх изменений:

1) Увеличение ресурсов на Chain of Thought
2) Добавление тренировочных ARC-задач в обучение модели
3) Неизвестные нам изменения между моделями.

Отрывочные данные выглядят так, что ключ к успеху именно в первых двух пунктах.

В RLHF (я её не очень давно разбирал) существует 2 компоненты, отвечающие за её качество. Первая - это Reward Model (RM) - "оценщик" текста, который смотрит на него и предсказывает, несколько он "хорош". Задача оценки сильно проще задачи генерации, и такую модель обучают на больших объёмах человеческой разметки из разных источников.

Итоговая RM является потолком того, что может достичь языковой генератор, поскольку всё, что делают при его обучении - это максимизируют фидбек от RM. При этом, можно предполагать, что сам генератор умеет полностью эмулировать RM при применении к уже сгенерированному ответу.

Что делает Chain of Thought? Грубо говоря, модель генерирует рассуждение и множество вариантов ответов на запрос, а затем сама же выбирает из них финальный. Если бы RLHF работал хорошо и генератор умел генерировать текст, который ему же самому понравится в конце (т.е. и RM), то CoT бы ничего особо не давал.

Таким образом, если увеличение затрат с 20 долларов до 2000 на запрос серьёзно увеличивает профит (как в O3), то у меня для вас плохая новость - RL и тут работает, как обычно.

Тем не менее, не вижу ничего страшного. Для меня важной является принципиальная способность решить задачу, а не потраченный компьют. Если сегодня задачу можно решить за 2к долларов, значит, через 10 лет такой же алгоритм решит её за 100.

Когда тренировочные задачи из ARC добавили в обучающий датасет для O3, то задача для RM сильно упростилась. Бенчмарк вместо вопроса "Умеет ли модель решать принципиально новые задачи?" начинает задавать "Умеет ли модель решать новые задачи, похожие на обучающую выборку?". То, что O3 стала настолько лучше после добавления задач в тренировочный датасет, говорит о двух вещах:

1) Если добавлять принципиально новые задачи в тренировочный датасет, то модель как-то сможет обобщать их решения - это хороший знак
2) Если похожих задач в данных вообще нет, то модель будет работать гораздо хуже - это плохая новость для тех, кто хочет, чтобы модель с 1 пинка решала новую уникальные задачи, тем более, такие, которые в принципе не решены человеком.

Что касается использования на практике, то вряд ли я буду трогать O3 - сомневаюсь в том, что она выдаст что-то настолько интересное, за что можно заплатить 10+ долларов за ответ. Даже O1 с его 1 долларом за ответ мне было жалко дёргать, и я не смог вымолить у неё один нестандартный кусок кода за вечер. С бытовыми задачами генерации текста справлялась даже GPT-4, а писать код на работе помогает Copilot, который на основе O3 будет думать непозволительно долго. Посмотрим, как оно будет выглядеть после релиза.

@knowledge_accumulator



tg-me.com/knowledge_accumulator/246
Create:
Last Update:

О чём нам говорят результаты O3?

Пару недель назад были опубликованы первые эвалы новой флагманской модельки от OpenAI. Она совершила прорыв на semi-private eval в ARC и в нескольких других бенчмарках про код и математику, Какой вывод мы из этого можем сделать?

Я не знаю всех слухов и деталей, так что, поправьте в комментариях, если не прав. Сконцентируюсь на ARC, так как понимаю про него больше всего.

Прорыв при переходе от O1 к O3 произошёл от трёх изменений:

1) Увеличение ресурсов на Chain of Thought
2) Добавление тренировочных ARC-задач в обучение модели
3) Неизвестные нам изменения между моделями.

Отрывочные данные выглядят так, что ключ к успеху именно в первых двух пунктах.

В RLHF (я её не очень давно разбирал) существует 2 компоненты, отвечающие за её качество. Первая - это Reward Model (RM) - "оценщик" текста, который смотрит на него и предсказывает, несколько он "хорош". Задача оценки сильно проще задачи генерации, и такую модель обучают на больших объёмах человеческой разметки из разных источников.

Итоговая RM является потолком того, что может достичь языковой генератор, поскольку всё, что делают при его обучении - это максимизируют фидбек от RM. При этом, можно предполагать, что сам генератор умеет полностью эмулировать RM при применении к уже сгенерированному ответу.

Что делает Chain of Thought? Грубо говоря, модель генерирует рассуждение и множество вариантов ответов на запрос, а затем сама же выбирает из них финальный. Если бы RLHF работал хорошо и генератор умел генерировать текст, который ему же самому понравится в конце (т.е. и RM), то CoT бы ничего особо не давал.

Таким образом, если увеличение затрат с 20 долларов до 2000 на запрос серьёзно увеличивает профит (как в O3), то у меня для вас плохая новость - RL и тут работает, как обычно.

Тем не менее, не вижу ничего страшного. Для меня важной является принципиальная способность решить задачу, а не потраченный компьют. Если сегодня задачу можно решить за 2к долларов, значит, через 10 лет такой же алгоритм решит её за 100.

Когда тренировочные задачи из ARC добавили в обучающий датасет для O3, то задача для RM сильно упростилась. Бенчмарк вместо вопроса "Умеет ли модель решать принципиально новые задачи?" начинает задавать "Умеет ли модель решать новые задачи, похожие на обучающую выборку?". То, что O3 стала настолько лучше после добавления задач в тренировочный датасет, говорит о двух вещах:

1) Если добавлять принципиально новые задачи в тренировочный датасет, то модель как-то сможет обобщать их решения - это хороший знак
2) Если похожих задач в данных вообще нет, то модель будет работать гораздо хуже - это плохая новость для тех, кто хочет, чтобы модель с 1 пинка решала новую уникальные задачи, тем более, такие, которые в принципе не решены человеком.

Что касается использования на практике, то вряд ли я буду трогать O3 - сомневаюсь в том, что она выдаст что-то настолько интересное, за что можно заплатить 10+ долларов за ответ. Даже O1 с его 1 долларом за ответ мне было жалко дёргать, и я не смог вымолить у неё один нестандартный кусок кода за вечер. С бытовыми задачами генерации текста справлялась даже GPT-4, а писать код на работе помогает Copilot, который на основе O3 будет думать непозволительно долго. Посмотрим, как оно будет выглядеть после релиза.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/246

View MORE
Open in Telegram


Knowledge Accumulator Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram is riding high, adding tens of million of users this year. Now the bill is coming due.Telegram is one of the few significant social-media challengers to Facebook Inc., FB -1.90% on a trajectory toward one billion users active each month by the end of 2022, up from roughly 550 million today.

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

Knowledge Accumulator from fr


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA