Боря программирует

10'000 обезьян и 🥇IOI

Я уже пару месяцев как работаю в OpenAI, так что времени на посты сюда почти не осталось. Нужно исправляться. Вчера мы выпустили новую модель, которая думает перед тем как отвечать. Я даже успел попасть в список контрибьюторов. Но пост не об этом — хочу рассказать про результат, который упоминается в посте про новую модель, кажется мне очень неочевидным, но мало обсуждаемый.

Как известно, если 10000 обезьян посадить за пишущие машинки, и дать им бесконечно времени, то рано или поздно они возьмут золото на IOI. Наша новая модель гораздо лучше справляется с задачами, где нужно думать, чем все предыдущие модели, но все еще в абсолютных значениях делает это довольно плохо. Ее рейтинг CodeForces оценивается примерно в 1800, и это очень далеко от того, чтобы взять даже бронзовую медаль на IOI.

Нам стало интересно, можно ли просто увеличив количество вычислений, добиться лучших результатов. Сетап был такой. Давайте модель попросим 10000 раз решить каждую задачу, а потом выберем лучшие решения. Интуитивно кажется, что для решения сложных олимпиадных задач обычно нужно придумать какую-то красивую идею, и, если модель имеет CF рейтинг 1800, то от увеличения количества попыток, особо ничего не поменяется. Она просто не сможет ее придумать.

На практике же оказалось все наоборот. Среди 10000 попыток оказываются такие, когда модель случайно подумала в нужную сторону, и придумала правильную идею. В итоге, если отфильтровать самые лучшие попытки, то их достаточно, чтобы получить золото на IOI (и мне кажется это очень крутой результат!). Правда, как именно находить лучшие решения, если у вас нет возможности протестировать их все, не очень понятно.

Получается, что если вам не жалко потратить очень много денег на кучу попыток решить задачу, и вы придумаете как из 10000 решений выбирать самые лучшие, то уже с текущим уровнем развития AI можно довольно хорошо решать олимпиадные задачи.

www.tgoop.com/bminaiev_blog/78

53.8K viewsedited  Sep 13 at 10:15

10'000 обезьян и 🥇IOI

Я уже пару месяцев как работаю в OpenAI, так что времени на посты сюда почти не осталось. Нужно исправляться. Вчера мы выпустили новую модель, которая думает перед тем как отвечать. Я даже успел попасть в список контрибьюторов. Но пост не об этом — хочу рассказать про результат, который упоминается в посте про новую модель, кажется мне очень неочевидным, но мало обсуждаемый.

Как известно, если 10000 обезьян посадить за пишущие машинки, и дать им бесконечно времени, то рано или поздно они возьмут золото на IOI. Наша новая модель гораздо лучше справляется с задачами, где нужно думать, чем все предыдущие модели, но все еще в абсолютных значениях делает это довольно плохо. Ее рейтинг CodeForces оценивается примерно в 1800, и это очень далеко от того, чтобы взять даже бронзовую медаль на IOI.

Нам стало интересно, можно ли просто увеличив количество вычислений, добиться лучших результатов. Сетап был такой. Давайте модель попросим 10000 раз решить каждую задачу, а потом выберем лучшие решения. Интуитивно кажется, что для решения сложных олимпиадных задач обычно нужно придумать какую-то красивую идею, и, если модель имеет CF рейтинг 1800, то от увеличения количества попыток, особо ничего не поменяется. Она просто не сможет ее придумать.

На практике же оказалось все наоборот. Среди 10000 попыток оказываются такие, когда модель случайно подумала в нужную сторону, и придумала правильную идею. В итоге, если отфильтровать самые лучшие попытки, то их достаточно, чтобы получить золото на IOI (и мне кажется это очень крутой результат!). Правда, как именно находить лучшие решения, если у вас нет возможности протестировать их все, не очень понятно.

Получается, что если вам не жалко потратить очень много денег на кучу попыток решить задачу, и вы придумаете как из 10000 решений выбирать самые лучшие, то уже с текущим уровнем развития AI можно довольно хорошо решать олимпиадные задачи.

BY Боря программирует