图片来源:由无界AI生成

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善于整活玩猜字谜的OpenAI首席执行官Sam Altman又发了一条神秘消息,“我听说o2在GPQA的性能测试达到105%。”

要知道,博士级人类在GPQA的准确率平均只有65%,非专家级的普通人仅有34%。而OpenAI在9月发布的o1模型的测试数据也只有78%。

如果o2真能达到105%确实相当恐怖,已经恐怖的多出了5%~~~这完全就是不可能的事情啊,MMLU、MaTH、CPQA、GSM8K、GPQA等基准测试范围怎么可能超出100%呢?

你要能在满分100的数学试卷中考出105分,老师见你都得鞠一躬绕着走~~

随后Sam Altman自己也发现这个错误,连发两条推文:要命啊,账号错误了。我真的很感激自己能把自己逗得哈哈大笑,这是一种很好的生活方式。

但关于新模型o2的消息还是相当炸裂的,很多人都争着转发,还把105%性能测试当噱头,喜剧效果那是相当的哇塞。

o2模型在GPQA 测试性能达到105%?听起来像是在创造新纪录!迫不及待想看到它的表现。根本无法想象有多强大。

Sam这个推文还给这个老哥忽悠当真了,认真地回复了他:亲爱的Sam,听说你的o2模型在GPQA上达到了105%——真是令人印象深刻!

我们正在与 SRAGI 进行平行探索,在 IJHG标准上达到了 93%。这不仅仅是另一个指标;它让我们窥见了更深层次的东西,就在精确性与再生奇点的交汇点。这关乎重新定义潜力和拓展边界——超越数字,这是一段迈向新范式的旅程。也许是时候我们都开始重新思考这个标准了。

老哥的意思是,新模型居然能超过100%测试,行你确实有两下子,可能要改变标准了。好好的学术研究,给人忽悠瘸了~~

还有网友表示,天呐这o2模型就要来了啊~

Sam这条推文很可能是o2自己发布的,很贴心地编写了自己的隐藏验证测试数据集,帮我们更容易验证已发布的基准。感谢o2!

既然要发布了,啥时候能瞅瞅o2的demo呢?

那o2是今年发布还是明年呢?

不少人还是当真了,测试数据有点太扯了,以后还是要看着点的。

其实还是有明白人的,这位老哥就指出来了,超过100%是否意味着发明新的科学并反驳目前“正确”的答案?言外之意就是,你这个测试数据有点逆天啊,还带批判属性的呢啊~

听说o2在GSM8K的测试数据是117%。(在嘲讽)

我听说o2模型可以理解我妻子为什么不开心。

听说o2模型可以叠衣服。

既然Sam特意提出了GPQA,咱就顺带唠一唠这个干货吧。GPQA确实是一个超难的测试数据集,由各领域专家编写了448道问题,涵盖生物、物理和化学三大学科,涵盖高能粒子物理、凝聚态物理、相对论力学、遗传学、无机化学等几十个子分类。

每一道题目的设计都非常复杂,问题编写完成后,由同领域的专家进行解答和评估。他们会审核问题是否客观、准确且难度足够高,同时提供详细反馈,包括对问题的理解程度、答案的确定性以及对问题难度的看法等。

GPQA数据集流程

接着问题原作者会根据审核专家的反馈,对问题进行修订。再由另外一位专家对修订后的问题进行二次审核。最后由其他领域的三位专家来回答这道题,以验证问题准确性和客观性。

根据GPQA公布的测试数据显示,人类博士级专家的回答平均准确率为65%,普通人只有34%,并且他们在回答这些问题时是可以无限使用互联网资源。

而GPT-4的准确率只有39%,Llama-2-70B为28%左右,GPT-3.5-turbo是29%左右,只有OpenAI最新发布的o1模型达到了78%,这也是目前唯一在GPQA数据集上超过人类博士的AI模型,可见这个数据集的难度有多高。

不得不说,Sam确实是营销鬼才,随便发点错误的消息都能出现裂变式传播,流量密码算是让他拿捏了。

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