GTP-4o挑戰(zhàn)懸賞八百萬的超難數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)SOTA！

數(shù)據(jù)集當(dāng)中包含了各種類型的圖形推理題目，被挑戰(zhàn)發(fā)起者預(yù)言“大模型很難完成”。

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結(jié)果短短一周之內(nèi)，這一挑戰(zhàn)就被一位博主Ryan Greenblatt完成了一半，準確率達50%；而此前的SOTA僅為34%。

針對自己的成果，Ryan發(fā)了一個表情包表示：

只要有更多的樣本，大模型的能力就能獲得提升。

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成果發(fā)布后，Ryan所在機構(gòu)CEO Bucket Shlegeris稱贊他是世界級的語言模型推理專家，用了很多精致技巧讓模型的表現(xiàn)提高到了這樣的程度。

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要知道，挑戰(zhàn)的發(fā)起方此前開出了最高50萬美元（約360萬人民幣）、總計110萬美元（約798萬人民幣）的巨額賞金。

但有人預(yù)計，有60%的概率在未來一年內(nèi)就會有人獲得獎項，甚至現(xiàn)有的模型加上一些提示技巧就能實現(xiàn)。

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這也與Ryan的想法不謀而合，不過Ryan估計的概率更高些，是70%。

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然而按照規(guī)則，想得獎的話，方法必須是開源的，而Ryan用的是GPT，所以可能與獎金無緣了。

不過，Ryan用到的的方法，還是值得我們了解一下的。

讓GPT編寫海量程序

Ryan挑戰(zhàn)的測試集名為ARC-AGI，題目帶有色塊的網(wǎng)格陣列，大模型需要觀察每道題目中3個輸入/輸出示例，然后根據(jù)規(guī)律填充新的空白網(wǎng)格。

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當(dāng)然，實際測試中的問題，會比上面的例子復(fù)雜得多。

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首先，Ryan根據(jù)網(wǎng)格大小是否發(fā)生變化，把測試集中的問題細分成了兩類。

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對于每個問題，Ryan都會把網(wǎng)格以圖像和ASCII字符兩種方式輸入給GPT-4o。

其中，ASCII字符包括以下內(nèi)容：

• 每個位置的顏色和坐標
• 每種顏色出現(xiàn)的所有位置坐標，并按連通分量分組
• 將連通分量（形狀）按其左上角位置歸一化到原點后的表示
• 輸入輸出網(wǎng)格之間不同顏色的變化及其位置

對于后面需要修正的程序，還會把實際輸出與期望輸出的的差異（ASCII字符形式）一并輸入給模型。

根據(jù)前面不同的分類，Ryan會用不同的少樣本提示詞指示GPT-4o，提示詞中包含這三項指令：

• 分步推理和解釋每個例子中的轉(zhuǎn)換規(guī)則
• 思考如何將推理得到的規(guī)則實現(xiàn)為代碼
• 實際編寫對應(yīng)的Python代碼

對每個問題，Ryan會從GPT-4o的回答中采樣約5000個完成結(jié)果，對程序進行篩選與修正。

采樣得到的完成結(jié)果首先會被轉(zhuǎn)化為Python程序并在測試用例上運行，然后選出在所有例子上都正確的程序。

接著，在剩余的程序中，Ryan設(shè)計了一個漢明距離度量方式，并據(jù)此從中選出最有希望的12個。

對這12個程序，Ryan會讓GPT-4o嘗試修正其中的錯誤 ，首先用少樣本提示詞要求模型獲取實際輸出與期望輸出差異，然后對每個待修正的程序再采樣約3000個完成結(jié)果。

最后，Ryan會選擇經(jīng)過篩選和修正后能正確解決所有例子的3個程序，如果符合要求的程序少于3個，則會使用一些啟發(fā)式規(guī)則選出剩余的程序。

實際操作中，Ryan使用了多個不同的少樣本提示詞分別進行了上述過程，獲得了多組候選程序，并在所有組的正確程序中進行多數(shù)投票，選出出現(xiàn)頻率最高的3個作為最終結(jié)果。

此外，Ryan還使用了一些額外的策略，比如在訓(xùn)練集和測試集的不相交子集上進行迭代優(yōu)化，通過局部搜索等方法尋找更好的提示詞等

同時，他還引入了一些額外的規(guī)則，比如拒絕輸出與輸入完全相同的解，從而更好地篩選出有用的程序。

最終，Ryan的方法在ARC-AGI公開測試集上達到了50%的準確率，成為了新的SOTA，此前的SOTA為34%，而在訓(xùn)練集（難度低于測試集）的一個子集上，該方法達到了72%的準確率。

不過Ryan同時指出，GPT-4o的視覺能力依然有待提高，同時還存在編程、長上下文和指令遵循能力不足，以及緩存空間不夠等問題，如果這些問題能夠被解決，將顯著提高Ryan所用方法的效果。

那么，ARC Prize究竟是一項怎樣的挑戰(zhàn)？

85%準確率可瓜分360萬獎金

這項ARC Prize，由零代碼SaaS平臺Zapier聯(lián)創(chuàng)Mike Knoop和谷歌資深工程師Fran?ois Chollet發(fā)起并出資。

項目顧問則包括GitHub前CEO Nat Friedman、前Y-Combinator合伙人Daniel Gross，以及瑞士企業(yè)家Pascal Kaufmann。

官方指出，現(xiàn)有的大多數(shù)AI基準測試都在衡量模型的“技能”，但“技能”并不等于“智力”，并表示“智力”指的是有效獲取新技能的能力。他們認為，“智力”型的任務(wù)對人類很簡單，但對于AI來說很難實現(xiàn)。

為此，活動方選擇了一套測試數(shù)據(jù)集，也就是Ryan挑戰(zhàn)的ARC-AGI，旨在評判大模型的“智力”，或者說“AGI能力”，并激發(fā)人們對于新算法和架構(gòu)的探索，而不是單純增加數(shù)據(jù)規(guī)模。

該數(shù)據(jù)集出現(xiàn)的時間是在2019年，去年有300個團隊進行了嘗試，今年的挑戰(zhàn)則于6月11日開啟。

按照規(guī)則，參賽者需要在這個數(shù)據(jù)集上取得更高的準確率，同時提交者必須將自己編寫的代碼完全開源，使用的第三方工具也至少要有允許共享的開源許可。

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在Ryan之前，已經(jīng)提交的方案中最高的準確率為34%，而官方設(shè)置的“成功”標準，也是他們預(yù)估的人類水平，為85%。

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大賽一共設(shè)置了110萬美元的獎金，目前已公布標準的獎項共計60萬美元，還有50萬美元的評獎方式等待官宣。

在已公布的60萬美元中，有50萬美元（約360萬人民幣）的大獎，獲獎隊伍不超過五個，獎給最先在ARC-AGI上達到85%準確率的團隊。

還有高分獎五名，將獲得5000-25000美元不等的獎勵，共計5萬美元。

此外還有一項論文獎，會頒發(fā)給能夠幫助人們了解如何在ARC-AGI上實現(xiàn)更好表現(xiàn)的團隊，冠亞軍獎分別獲得45000和5000美元。

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參考鏈接：
[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