Перейти к содержанию

OpenAI заподозрили в манипуляциях с тестами мощной ИИ-модели o3


Рекомендуемые сообщения

Опубликовано

В декабре прошлого года OpenAI представила большую языковую модель o3, заявив, что она способна справиться более чем с 25 % набора сложных математических задач FrontierMath, тогда как другие ИИ-модели справлялись только с 2 % заданий из этого набора. Однако расхождения между результатами внутренних и независимых тестов вызывали вопросы о прозрачности компании и практике тестирования нейросетей.

На момент анонса ИИ-модели o3 представитель компании особо отметил результаты алгоритма при решении задач FrontierMath. Однако выпущенная на прошлой неделе потребительская версия алгоритма далеко не так хорошо справляется с вычислениями. Это может указывать на то, что OpenAI либо завысила результаты тестирования, либо в нём была задействована другая, более способная к решению математических задач версия o3.

Исследователи из Epoch AI, стоящие за созданием FrontierMath, опубликовали результаты независимых тестов общедоступной версии ИИ-модели o3. Оказалось, что алгоритм сумел справиться только с 10 % задач, что значительно ниже заявленных OpenAI 25 %. Вместе с этим исследователи протестировали ИИ-модель o4-mini, более компактный и дешёвый алгоритм, который является преемником o3-mini.

Конечно, расхождение в результатах тестирования не означает, что OpenAI намеренно завысила показатели ИИ-модели. Нижняя граница результатов тестирования OpenAI практически совпадает с результатами, полученными Epoch AI. В Epoch AI также отметили, что тестируемая ими модель, скорее всего, отличается от той, что тестировалась OpenAI. Также отмечается, что исследователи задействовали обновлённую версию набора задач FrontierMath.

«Разница между нашими результатами и результатами OpenAI может быть связана с тем, что OpenAI оценивает результаты с помощью более мощной внутренней версии, используя больше времени для вычислений, или потому, что эти результаты были получены на другом подмножестве FrontierMath (180 задач в frontiermath-2024-11-26 против 290 задач в frontiermath-2025-02-28)», — сказано в сообщении Epoch AI.

Для публикации сообщений создайте учётную запись или авторизуйтесь

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать аккаунт

Зарегистрируйте новый аккаунт в нашем сообществе. Это очень просто!

Регистрация нового пользователя

Войти

Уже есть аккаунт? Войти в систему.

Войти
×
×
  • Создать...