克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
GTP-4o挑战悬赏八百万的超难数据集，实现SOTA！
数据集当中包含了各种类型的图形推理题目，被挑战发起者预言“大模型很难完成”。
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结果短短一周之内，这一挑战就被一位博主Ryan Greenblatt完成了一半，准确率达50%；而此前的SOTA仅为34%。
针对自己的成果，Ryan发了一个表情包表示：
只要有更多的样本，大模型的能力就能获得提升。
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成果发布后，Ryan所在机构CEO Bucket Shlegeris称赞他是世界级的语言模型推理专家，用了很多精致技巧让模型的表现提高到了这样的程度。
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要知道，挑战的发起方此前开出了最高50万美元（约360万人民币）、总计110万美元（约798万人民币）的巨额赏金。
但有人预计，有60%的概率在未来一年内就会有人获得奖项，甚至现有的模型加上一些提示技巧就能实现。
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这也与Ryan的想法不谋而合，不过Ryan估计的概率更高些，是70%。
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然而按照规则，想得奖的话，方法必须是开源的，而Ryan用的是GPT，所以可能与奖金无缘了。
不过，Ryan用到的的方法，还是值得我们了解一下的。
让GPT编写海量程序
Ryan挑战的测试集名为ARC-AGI，题目带有色块的网格阵列，大模型需要观察每道题目中3个输入/输出示例，然后根据规律填充新的空白网格。
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当然，实际测试中的问题，会比上面的例子复杂得多。
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首先，Ryan根据网格大小是否发生变化，把测试集中的问题细分成了两类。
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对于每个问题，Ryan都会把网格以图像和ASCII字符两种方式输入给GPT-4o。
其中，ASCII字符包括以下内容：
每个位置的颜色和坐标
每种颜色出现的所有位置坐标，并按连通分量分组
将连通分量（形状）按其左上角位置归一化到原点后的表示
输入输出网格之间不同颜色的变化及其位置
对于后面需要修正的程序，还会把实际输出与期望输出的的差异（ASCII字符形式）一并输入给模型。
根据前面不同的分类，Ryan会用不同的少样本提示词指示GPT-4o，提示词中包含这三项指令：
分步推理和解释每个例子中的转换规则
思考如何将推理得到的规则实现为代码
实际编写对应的Python代码
对每个问题，Ryan会从GPT-4o的回答中采样约5000个完成结果，对程序进行筛选与修正。
采样得到的完成结果首先会被转化为Python程序并在测试用例上运行，然后选出在所有例子上都正确的程序。
接着，在剩余的程序中，Ryan设计了一个汉明距离度量方式，并据此从中选出最有希望的12个。
对这12个程序，Ryan会让GPT-4o尝试修正其中的错误 ，首先用少样本提示词要求模型获取实际输出与期望输出差异，然后对每个待修正的程序再采样约3000个完成结果。
最后，Ryan会选择经过筛选和修正后能正确解决所有例子的3个程序，如果符合要求的程序少于3个，则会使用一些启发式规则选出剩余的程序。
实际操作中，Ryan使用了多个不同的少样本提示词分别进行了上述过程，获得了多组候选程序，并在所有组的正确程序中进行多数投票，选出出现频率最高的3个作为最终结果。
此外，Ryan还使用了一些额外的策略，比如在训练集和测试集的不相交子集上进行迭代优化，通过局部搜索等方法寻找更好的提示词等
同时，他还引入了一些额外的规则，比如拒绝输出与输入完全相同的解，从而更好地筛选出有用的程序。
最终，Ryan的方法在ARC-AGI公开测试集上达到了50%的准确率，成为了新的SOTA，此前的SOTA为34%，而在训练集（难度低于测试集）的一个子集上，该方法达到了72%的准确率。
不过Ryan同时指出，GPT-4o的视觉能力依然有待提高，同时还存在编程、长上下文和指令遵循能力不足，以及缓存空间不够等问题，如果这些问题能够被解决，将显著提高Ryan所用方法的效果。
那么，ARC Prize究竟是一项怎样的挑战？
85%准确率可瓜分360万奖金
这项ARC Prize，由零代码SaaS平台Zapier联创Mike Knoop和谷歌资深工程师François Chollet发起并出资。
项目顾问则包括GitHub前CEO Nat Friedman、前Y-Combinator合伙人Daniel Gross，以及瑞士企业家Pascal Kaufmann。
官方指出，现有的大多数AI基准测试都在衡量模型的“技能”，但“技能”并不等于“智力”，并表示“智力”指的是有效获取新技能的能力。他们认为，“智力”型的任务对人类很简单，但对于AI来说很难实现。
为此，活动方选择了一套测试数据集，也就是Ryan挑战的ARC-AGI，旨在评判大模型的“智力”，或者说“AGI能力”，并激发人们对于新算法和架构的探索，而不是单纯增加数据规模。
该数据集出现的时间是在2019年，去年有300个团队进行了尝试，今年的挑战则于6月11日开启。
按照规则，参赛者需要在这个数据集上取得更高的准确率，同时提交者必须将自己编写的代码完全开源，使用的第三方工具也至少要有允许共享的开源许可。
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在Ryan之前，已经提交的方案中最高的准确率为34%，而官方设置的“成功”标准，也是他们预估的人类水平，为85%。
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大赛一共设置了110万美元的奖金，目前已公布标准的奖项共计60万美元，还有50万美元的评奖方式等待官宣。
在已公布的60万美元中，有50万美元（约360万人民币）的大奖，获奖队伍不超过五个，奖给最先在ARC-AGI上达到85%准确率的团队。
还有高分奖五名，将获得5000-25000美元不等的奖励，共计5万美元。
此外还有一项论文奖，会颁发给能够帮助人们了解如何在ARC-AGI上实现更好表现的团队，冠亚军奖分别获得45000和5000美元。
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按照官方赛程，提交的截止日期为11月10日，获奖名单则会在12月3日公布，对这项挑战感兴趣的话，不妨试一试。
参考链接：[1]https://redwoodresearch.substack.com/p/getting-50-sota-on-arc-agi-with-gpt[2]https://arcprize.org/[3]https://x.com/liron/status/1800643034263990432
— 完 —
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GTP-4o挑战悬赏八百万的超难数据集，实现SOTA！
数据集当中包含了各种类型的图形推理题目，被挑战发起者预言“大模型很难完成”。
结果短短一周之内，这一挑战就被一位博主Ryan Greenblatt完成了一半，准确率达50%；而此前的SOTA仅为34%。
针对自己的成果，Ryan发了一个表情包表示：
只要有更多的样本，大模型的能力就能获得提升。
成果发布后，Ryan所在机构CEO Bucket Shlegeris称赞他是世界级的语言模型推理专家，用了很多精致技巧让模型的表现提高到了这样的程度。
要知道，挑战的发起方此前开出了最高50万美元（约360万人民币）、总计110万美元（约798万人民币）的巨额赏金。
但有人预计，有60%的概率在未来一年内就会有人获得奖项，甚至现有的模型加上一些提示技巧就能实现。
这也与Ryan的想法不谋而合，不过Ryan估计的概率更高些，是70%。
然而按照规则，想得奖的话，方法必须是开源的，而Ryan用的是GPT，所以可能与奖金无缘了。
不过，Ryan用到的的方法，还是值得我们了解一下的。
让GPT编写海量程序
Ryan挑战的测试集名为ARC-AGI，题目带有色块的网格阵列，大模型需要观察每道题目中3个输入/输出示例，然后根据规律填充新的空白网格。
当然，实际测试中的问题，会比上面的例子复杂得多。
首先，Ryan根据网格大小是否发生变化，把测试集中的问题细分成了两类。
对于每个问题，Ryan都会把网格以图像和ASCII字符两种方式输入给GPT-4o。
其中，ASCII字符包括以下内容：
每个位置的颜色和坐标
每种颜色出现的所有位置坐标，并按连通分量分组
将连通分量（形状）按其左上角位置归一化到原点后的表示
输入输出网格之间不同颜色的变化及其位置
对于后面需要修正的程序，还会把实际输出与期望输出的的差异（ASCII字符形式）一并输入给模型。
根据前面不同的分类，Ryan会用不同的少样本提示词指示GPT-4o，提示词中包含这三项指令：
分步推理和解释每个例子中的转换规则
思考如何将推理得到的规则实现为代码
实际编写对应的Python代码
对每个问题，Ryan会从GPT-4o的回答中采样约5000个完成结果，对程序进行筛选与修正。
采样得到的完成结果首先会被转化为Python程序并在测试用例上运行，然后选出在所有例子上都正确的程序。
接着，在剩余的程序中，Ryan设计了一个汉明距离度量方式，并据此从中选出最有希望的12个。
对这12个程序，Ryan会让GPT-4o尝试修正其中的错误 ，首先用少样本提示词要求模型获取实际输出与期望输出差异，然后对每个待修正的程序再采样约3000个完成结果。
最后，Ryan会选择经过筛选和修正后能正确解决所有例子的3个程序，如果符合要求的程序少于3个，则会使用一些启发式规则选出剩余的程序。
实际操作中，Ryan使用了多个不同的少样本提示词分别进行了上述过程，获得了多组候选程序，并在所有组的正确程序中进行多数投票，选出出现频率最高的3个作为最终结果。
此外，Ryan还使用了一些额外的策略，比如在训练集和测试集的不相交子集上进行迭代优化，通过局部搜索等方法寻找更好的提示词等
同时，他还引入了一些额外的规则，比如拒绝输出与输入完全相同的解，从而更好地筛选出有用的程序。
最终，Ryan的方法在ARC-AGI公开测试集上达到了50%的准确率，成为了新的SOTA，此前的SOTA为34%，而在训练集（难度低于测试集）的一个子集上，该方法达到了72%的准确率。
不过Ryan同时指出，GPT-4o的视觉能力依然有待提高，同时还存在编程、长上下文和指令遵循能力不足，以及缓存空间不够等问题，如果这些问题能够被解决，将显著提高Ryan所用方法的效果。
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按照规则，参赛者需要在这个数据集上取得更高的准确率，同时提交者必须将自己编写的代码完全开源，使用的第三方工具也至少要有允许共享的开源许可。
在Ryan之前，已经提交的方案中最高的准确率为34%，而官方设置的“成功”标准，也是他们预估的人类水平，为85%。
大赛一共设置了110万美元的奖金，目前已公布标准的奖项共计60万美元，还有50万美元的评奖方式等待官宣。
在已公布的60万美元中，有50万美元（约360万人民币）的大奖，获奖队伍不超过五个，奖给最先在ARC-AGI上达到85%准确率的团队。
还有高分奖五名，将获得5000-25000美元不等的奖励，共计5万美元。
此外还有一项论文奖，会颁发给能够帮助人们了解如何在ARC-AGI上实现更好表现的团队，冠亚军奖分别获得45000和5000美元。
按照官方赛程，提交的截止日期为11月10日，获奖名单则会在12月3日公布，对这项挑战感兴趣的话，不妨试一试。
参考链接：[1]https://redwoodresearch.substack.com/p/getting-50-sota-on-arc-agi-with-gpt[2]https://arcprize.org/[3]https://x.com/liron/status/1800643034263990432
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