размышления больших моделей
Sep. 14th, 2024 01:07 pm![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
avvahttps://catpad.livejournal.com/594966.html
catpad скормил новой модели от OpenAI, o1-preview (заявляют, что она умеет делать 'reasoning', размышления) две логические задачки, и она дала правильные ответы, в отличие от других моделей.
Но я подозреваю, что модель отвечала по шпаргалке - т.е. знает ответ из своих тренировочных данных - а свои рассуждения подгоняла под ответ.
Вот транскрипт чата про вторую задачку, непростую логическую задачку от Смаллиана, даже с мета-рассуждением (хотя мета-рассуждение в ней довольно простое): https://chatgpt.com/share/66e51f7a-0100-8009-8e75-dcdc85b0c27d
o1 дает правильный ответ, но рассуждения мне кажутся малоосмысленными, в конечном счете утверждается "именно этот ответ не противоречит условиям", что даже если верно, не является доказательством.
Я решил поэкспериментировать, и изменил полностью текст задачи, оставив суть такой же. Сюжет, герои, вместо комнат дорожки для боулинга, вместо номеров комнат я дал им случайные буквенные названия, и изменил порядок инструкций. (я это делал вручную, и хотя дважды перепроверил, мог где-то ошибиться. Если кто-то хочет проверить, то соотношение комнат/дорожек такое: 1-O,2-Y,3-I,4-P,5-T,6-R,7-H,8-C,9-E. Сообщите мне, если найдете ошибку)
Результат - o1-preview отвечает неправильно, вместо объяснений несет какую-то чушь: https://chatgpt.com/share/66e537bb-e058-8008-8860-68414005b042
В общем, проблема галлюцинации LLMов не решается этой последней "размышляющей" моделью, и по-видимому она не может отличить размышления от симуляции размышлений при подгонке к известным/ожидаемым ответам. Но вполне допускаю, что она несет в себе улучшение в сравнении с предыдущими моделями.
Также, в случае использования любого сколько-нибудь публичного материала надо исходить из того, что модель видела это во время тренировки.
Update: ту же самую задачу правильно решает Claude 3 Sonnet - лучшая модель от Antropic - со второго раза. "Со второго раза" означает, что сначала он дает неправильный ответ и неверное решение, я ему говорю "но это совершенно неправильно, подумай еще раз", без подробностей, и тогда он выдает правильное решение.
o1-preview тоже решает ее со второго раза, при таких же условиях. Интересно, что обе модели делают одну и ту же неаккуратность в решениях, это реально очень странно. Обе говорят "Дорожка C не может быть нормальной, значит она неудачная" - что в принципе верно, но требует рассмотрения ее текста (она не может быть удачной); в других местах решения в такой же ситуации обе модели подробно расписывают это, а здесь почему-то нет.
Так что я должен признать, что o1-preview - но и существующая Claude 3 Sonnet - скорее всего могут решать логические задачки такого типа ("скорее всего" потому что паттерн-матчинг на известную им задачу Салливана с таким кол-вом изменений в условии считаю маловероятным). С другой стороны, я сам решил задачу, чтобы проверить их решения, и должен взять назад слова о том, что она непростая, там достаточно просто все разворачивается после того, как принимаешь, что 8-я комната непустая (потому что если она пустая, из этого нельзя сделать никаких выводов).
catpad скормил новой модели от OpenAI, o1-preview (заявляют, что она умеет делать 'reasoning', размышления) две логические задачки, и она дала правильные ответы, в отличие от других моделей. Но я подозреваю, что модель отвечала по шпаргалке - т.е. знает ответ из своих тренировочных данных - а свои рассуждения подгоняла под ответ.
Вот транскрипт чата про вторую задачку, непростую логическую задачку от Смаллиана, даже с мета-рассуждением (хотя мета-рассуждение в ней довольно простое): https://chatgpt.com/share/66e51f7a-0100-8009-8e75-dcdc85b0c27d
o1 дает правильный ответ, но рассуждения мне кажутся малоосмысленными, в конечном счете утверждается "именно этот ответ не противоречит условиям", что даже если верно, не является доказательством.
Я решил поэкспериментировать, и изменил полностью текст задачи, оставив суть такой же. Сюжет, герои, вместо комнат дорожки для боулинга, вместо номеров комнат я дал им случайные буквенные названия, и изменил порядок инструкций. (я это делал вручную, и хотя дважды перепроверил, мог где-то ошибиться. Если кто-то хочет проверить, то соотношение комнат/дорожек такое: 1-O,2-Y,3-I,4-P,5-T,6-R,7-H,8-C,9-E. Сообщите мне, если найдете ошибку)
Результат - o1-preview отвечает неправильно, вместо объяснений несет какую-то чушь: https://chatgpt.com/share/66e537bb-e058-8008-8860-68414005b042
В общем, проблема галлюцинации LLMов не решается этой последней "размышляющей" моделью, и по-видимому она не может отличить размышления от симуляции размышлений при подгонке к известным/ожидаемым ответам. Но вполне допускаю, что она несет в себе улучшение в сравнении с предыдущими моделями.
Также, в случае использования любого сколько-нибудь публичного материала надо исходить из того, что модель видела это во время тренировки.
Update: ту же самую задачу правильно решает Claude 3 Sonnet - лучшая модель от Antropic - со второго раза. "Со второго раза" означает, что сначала он дает неправильный ответ и неверное решение, я ему говорю "но это совершенно неправильно, подумай еще раз", без подробностей, и тогда он выдает правильное решение.
o1-preview тоже решает ее со второго раза, при таких же условиях. Интересно, что обе модели делают одну и ту же неаккуратность в решениях, это реально очень странно. Обе говорят "Дорожка C не может быть нормальной, значит она неудачная" - что в принципе верно, но требует рассмотрения ее текста (она не может быть удачной); в других местах решения в такой же ситуации обе модели подробно расписывают это, а здесь почему-то нет.
Так что я должен признать, что o1-preview - но и существующая Claude 3 Sonnet - скорее всего могут решать логические задачки такого типа ("скорее всего" потому что паттерн-матчинг на известную им задачу Салливана с таким кол-вом изменений в условии считаю маловероятным). С другой стороны, я сам решил задачу, чтобы проверить их решения, и должен взять назад слова о том, что она непростая, там достаточно просто все разворачивается после того, как принимаешь, что 8-я комната непустая (потому что если она пустая, из этого нельзя сделать никаких выводов).
