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實測OpenAI最強模型o1:會做大學數(shù)理化但弱智吧依然難解

新火種    2024-09-14

OpenAI傳說中的“草莓”終于正式上線!

不僅可以勝任更復雜的推理任務,在數(shù)學、代碼和其他科學領域也能解決更難的問題。

實測OpenAI最強模型o1:會做大學數(shù)理化 但弱智吧依然難解

OpenAI這次“無預警發(fā)布”震撼了科技圈,o1更是被CEO奧特曼稱它為了一種新范式的開始。

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發(fā)布之后,各路大神和網(wǎng)友都紛紛用各種問題測試OpenAI o1的表現(xiàn):

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還有人進行了花式考驗,結果被o1強大的推理能力秀到了。

Q:你的回復中有幾個字? A1:這句話有七個字 A2:一共五個字

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量子位也進行了一番實測,下面就一起來了解。

推理能力大進化,但還是難敵弱智吧

該說不說,o1雖然在推理能力上取得了很大進步,但面對充滿心機的弱智吧問題,還是掉進了人類挖的陷阱。

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當然了,對于正經(jīng)問題,o1的表現(xiàn)還是很強的,首先看看邏輯推理能力。

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思考這道題時,preview和mini分別用時21秒和14秒,不過從文本上看mini思考得反而更多。

其中還出現(xiàn)了一些西里爾字母亂入,不過對整體影響不大。

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最終,二者也都給出了正確的答案——丙。

值得注意的是,mini(右)的解答當中還出現(xiàn)了修正的過程。

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接下來看下o1在大學數(shù)理化題目上的表現(xiàn)。

首先是這道考研數(shù)學真題,涉及的知識點是曲面積分、高斯定理等內(nèi)容:

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還是分別看下preview和mini的思考,可以看到mini的思考過程大概是preview的簡略版,當然速度也快了不少。

不過preview給的思考過程當中再次出現(xiàn)亂入,這次是泰語。

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實際解答過程也是preview比mini更加詳細,不過不知道為什么preview用了英文回答。

最后的計算結果化簡方式也有所不同,但數(shù)值上是相等的,而且也做對了。

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對比4o這邊,先偷懶后作弊(調(diào)用了代碼解釋器),結果最后答案還是錯的。

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第二道數(shù)學題關于概率。

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這道題preview依然是用英語進行了作答,步驟比mini更加詳細,當然都是對的。

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而4o的答案前面的過程倒是基本都對,但是最后一步的求解出現(xiàn)了問題,只給出了1這一個解,并且不是本題答案。

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物理方面,這里選擇了一道大學物理中的光學題:

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preview(左)和mini都給出了正確解答,內(nèi)容也基本一致。

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化學的題目是一道物化題,主要涉及電化學等內(nèi)容。

這里把AgCl/Ag的標準電極電勢作為已知條件一同輸入給模型。

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Preview(左)和mini大致的解題思路還是差不多,在計算步驟上有指對運算先后的差別,當然最后的結果還是對的。

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最后一項測試就不再做考試題了,而是看看模型編寫代碼的能力如何。

這里選擇的題目難度非常高,真人的通過率只有14%。

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以下是preview(左)和mini的解題思路:

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從代碼上看,兩者核心邏輯相似,但在具體操作上略有區(qū)別。

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兩套代碼均通過了測試,內(nèi)存消耗也比較接近,而mini給出的代碼運行時間更短(38毫秒)。

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o1的編程能力除了用來解題,也可以快速構建出實用的應用程序。

知名AI配音工具ElevenLabs設計部門負責人Ammaar Reshi,就利用o1搭配Cursor Composer,用了不到10分鐘的時間制作了一款iOS天氣應用。

小數(shù)比較還是不會?

測試發(fā)現(xiàn),對于大模型難以答對的名場面——小數(shù)比大小,preview(左)和mini都答不對。

甚至preview在思考過程中明明已經(jīng)提到過9.8比9.11大。

但同時preview在思考過程中表示,9.8和9.11有可能指的是日期,所以做不對也許另一原因。

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針對這個問題,大神謝賽寧也曬出了他的測試結果,發(fā)現(xiàn)o1在思考過程中將9.8當成了重力常數(shù),而9.11是一個“意義不明的數(shù)字”。

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所以o1可能不是不會,而是把這個問題想復雜了。

為了進一步探究,我們把問題改得具體些,強調(diào)一下9.8和9.11都是數(shù)字,這下沒有了歧義之后就能一次做對了。

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可以看出,提示詞的影響還是不小的。

由于o1在內(nèi)部采用了一些類思維鏈過程,因此prompt的設計和普通版本也有所區(qū)別,OpenAI官方發(fā)布了一則提示:

提示詞應簡單且直接

避免在提示詞中使用思維鏈

使用分隔符讓promot更清晰

控制RAG內(nèi)容的長度

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回到我們的測試,面對其他幾個大模型敗北名場面,o1也有不小的進步。

比如在數(shù)字母的任務上就有所進化,即使是一串亂打的字母也能數(shù)對。

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還有面對經(jīng)典的“反轉詛咒”(即知道A是B卻不知道B是A)問題,也終于一次性答對了Mary Lee Pfeiffer(湯姆·克魯斯的母親)的兒子是誰。

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One More Thing

關于這次發(fā)布的o1,除了各個方面的成績之外,還有一些其他的發(fā)現(xiàn)。

比如前特斯拉自動駕駛負責人、兩度進入OpenAI又兩度離職的大神Andrej Karpathy發(fā)現(xiàn),o1-mini在被要求證明黎曼猜想的時候出現(xiàn)了拒絕回答的情況,表示大模型“犯懶”依然是一個大問題。

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還有網(wǎng)友說覺得mini的表現(xiàn)比preview好,想問下有沒有人知道原因或者有啥看法。

這條消息也把奧特曼吸引了過來,回復了一句“Yes I have one”。

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根據(jù)OpenAI內(nèi)部員工Kevin Lu發(fā)布的一則推文來看,mini的性價比確實比preview更高。

根據(jù)這張圖顯示,preview版本論性能比不上尚未公布的滿血o1,論經(jīng)濟性又比不上mini。

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順便提一句,preview版本存在消息數(shù)量限制,并且數(shù)量是按周進行重置的,幾輪測試下來已經(jīng)快要用盡了。

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