Telegram Group & Telegram Channel
GPT-4 vs ARC: как оно сейчас и конец ли это?

Напомню про существование ARC - бенчмарка системы на способность обучаться задаче по паре примеров. Он задизайнен таким образом, чтобы исключить необходимость понимать человеческие концепты - язык, образы т.д. и проверять только на обучаемость. В этом бенчмарк сильно непохож на GAIA, про который я тоже писал пост. Примеры задач на картинке.

Вы нечасто увидите проверку на нём, поскольку в вопросах обучаемости наши алгоритмы ужасно отстают от человека и просвета в этом вопросе нет. Давайте посмотрим на последние результаты проверки моделей GPT-4 и GPT-4V на нём.

Итак, тестирование проводят на 480 задачках из 16 категорий. Люди решают в среднем 91% задач. Первое место с kaggle-соревнования по ARC набирает около 52% - это по сути полный перебор всевозможных коротких "программ" из 4 преобразований. GPT-4 при новом улучшенном дизайне промпта с примерами решения других задач набирает 33%.

Далее из 480 задач выбирают 48 самых простых, требующих "одношагового" понимания концепта и прогоняют на них ещё и мультимодальную GPT-4V - если до этого задачки преобразовывали в текст, теперь показывают оригинал. Результаты становятся ещё более печальными - 95% человек / 69% GPT-4 / 25% GPT-4V.

Означает ли это бесполезность применения таких моделей? Не совсем. Как уже показали примеры AlphaCode и FunSearch, LLM может использоваться в качестве "генератора идей", с её помощью можно сгененировать много не всегда качественных решений-кандидатов. Но нужен и механизм "валидации" этих идей, чтобы выбрать финальную и её тестировать.

Проблема только в том, что, в отличие от FunSearch, у нас есть всего пара примеров и сгенерированная программа либо полностью неверна, либо полностью верна, что не позволяет проводить никакую оптимизацию решения. А непохожим на AlphaCode этот случай делает то, что у модели нет огромного количества решений подобных задач в обучающих данных, поэтому никакой Pattern matching решений ей недоступен.

@knowledge_accumulator



tg-me.com/knowledge_accumulator/140
Create:
Last Update:

GPT-4 vs ARC: как оно сейчас и конец ли это?

Напомню про существование ARC - бенчмарка системы на способность обучаться задаче по паре примеров. Он задизайнен таким образом, чтобы исключить необходимость понимать человеческие концепты - язык, образы т.д. и проверять только на обучаемость. В этом бенчмарк сильно непохож на GAIA, про который я тоже писал пост. Примеры задач на картинке.

Вы нечасто увидите проверку на нём, поскольку в вопросах обучаемости наши алгоритмы ужасно отстают от человека и просвета в этом вопросе нет. Давайте посмотрим на последние результаты проверки моделей GPT-4 и GPT-4V на нём.

Итак, тестирование проводят на 480 задачках из 16 категорий. Люди решают в среднем 91% задач. Первое место с kaggle-соревнования по ARC набирает около 52% - это по сути полный перебор всевозможных коротких "программ" из 4 преобразований. GPT-4 при новом улучшенном дизайне промпта с примерами решения других задач набирает 33%.

Далее из 480 задач выбирают 48 самых простых, требующих "одношагового" понимания концепта и прогоняют на них ещё и мультимодальную GPT-4V - если до этого задачки преобразовывали в текст, теперь показывают оригинал. Результаты становятся ещё более печальными - 95% человек / 69% GPT-4 / 25% GPT-4V.

Означает ли это бесполезность применения таких моделей? Не совсем. Как уже показали примеры AlphaCode и FunSearch, LLM может использоваться в качестве "генератора идей", с её помощью можно сгененировать много не всегда качественных решений-кандидатов. Но нужен и механизм "валидации" этих идей, чтобы выбрать финальную и её тестировать.

Проблема только в том, что, в отличие от FunSearch, у нас есть всего пара примеров и сгенерированная программа либо полностью неверна, либо полностью верна, что не позволяет проводить никакую оптимизацию решения. А непохожим на AlphaCode этот случай делает то, что у модели нет огромного количества решений подобных задач в обучающих данных, поэтому никакой Pattern matching решений ей недоступен.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator




Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/140

View MORE
Open in Telegram


Knowledge Accumulator Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.

Telegram Gives Up On Crypto Blockchain Project

Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”

Knowledge Accumulator from it


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA