12 सितंबर 2024

LLM के साथ रीज़न करना सीखते हैं

हम पेश कर रहे हैं OpenAI o1, जो मुश्किल रीज़निंग करने के लिए रीइंफ़ोर्समेंट लर्निंग के साथ ट्रेंन किया गया एक नया बड़ा-सा लैंग्वेज मॉडल है. o1 जवाब देने से पहले सोचता है – यह यूज़र को रिस्‍पांस देने से पहले विचारों की एक लंबी इंटर्नल चेन बना सकता है.

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OpenAI o1 ने कॉम्पिटिटिव प्रोग्रामिंग क्‍वेश्‍चंस (Codeforces) में 89वें पर्सेंटाइल में रैंक किया है, यूएसए मैथ ओलंपियाड (AIME) के लिए क्वालीफ़ायर में यूएस में टॉप के 500 छात्रों के बीच जगह पाई है, और फ़ि‍ज़ि‍क्‍स, बायोलॉजी और केमिस्‍ट्री प्रॉब्‍लम्‍स (GPQA) के बेंचमार्क पर इंसानी PhD-लेवल की एक्‍यूरेसी को पार किया है. वहीं इस नए मॉडल को मौजूदा मॉडल की तरह इस्‍तेमाल में आसान बनाने के लिए ज़रूरी चीज़ों पर अभी काम चल रहा है, हम इसके ChatGPT में तुरंत इस्‍तेमाल और भरोसेमंद API यूज़र⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) के लिए इस मॉडल का शुरुआती वर्ज़न, OpenAI o1‑preview पेश कर रहे हैं.

हमारा लार्ज-स्‍केल रीइंफ़ोर्समेंट लर्निंग एल्‍गोरिदम मॉडल को सिखाता है कि बहुत ज्‍़यादा डेटा-एफ़ि‍शिएंट ट्रेनिंग प्रोसेस में विचारों की अपनी चेन का इस्‍तेमाल करके प्रोडक्टिव तरीक़े से कैसे सोचना है. हमने पाया है कि ज्‍़यादा रीइंफ़ोर्समेंट लर्निंग (ट्रेन-टाइम कंप्‍यूट) और ज्‍़यादा समय लेकर सोचने (टेस्‍ट-टाइम कंप्‍यूट) के साथ o1 की परफ़ॉर्मेंस लगातार बेहतर होती जाती है. इस अप्रोच को बढ़ाने से जुड़ी रुकावटें LLM प्रीट्रेनिंग से काफ़ी अलग हैं, और हम उनकी लगातार जांच-पड़ताल कर रहे हैं.

इमेज में दो स्कैटर प्लॉट दिख रहे हैं, जिसमें ट्रेनिंग के दौरान और टेस्‍ट के समय "o1 AIME एक्यूरेसी" की तुलना की गई है. दोनों चार्ट में वाई-एक्सिस पर "पास@1 एक्यूरेसी" और एक्‍स-एक्सिस पर कंप्‍यूट (लॉग स्‍केल) हैं. डॉट्स ज्‍़यादा कंप्‍यूट समय के साथ ज्‍़यादा एक्यूरेसी को दिखा रहे हैं.

o1 परफ़ॉर्मेंस बिना रोक-टोक के दोनों ट्रेन-टाइम और टेस्‍ट-टाइम कंप्‍यूट के साथ बेहतर हो जाती है

इवल्‍स

GPT‑4o में रीज़निंग में सुधार को हाइलाइट करने के लिए, हमने इंसानी एग्‍ज़ाम और ML बेंचमार्क के अलग-अलग सेट पर अपने मॉडल के टेस्‍ट किए. हमने दिखाया कि o1 इन रीज़निंग-प्रधान टास्‍क के बहुत बड़े हिस्‍से में GPT‑4o से काफ़ी बेहतर परफ़ॉर्म करता है. आमतौर पर हमने o1 का मूल्यांकन ज्‍़यादातर टेस्‍ट-टाइम कंप्‍यूट सेटिंग पर किया.

प्रतियोगिता गणित मूल्यांकन (AIME 2024) — चुनौतीपूर्ण रीज़निंग बेंचमार्क पर o1 GPT-4o से काफ़ी बेहतर है. सॉलिड बार, पास@1 सटीकता को दर्शाती हैं तथा छायांकित क्षेत्र 64 सैंपल्स के साथ बहुमत मत (सर्वसम्मति) के प्रदर्शन दिखाते हैं.

गणित (AIME 2024), कोड (CodeForces) और PhD-स्तरीय विज्ञान के सवालों (GPQA डायमंड) के लिए प्रतियोगिता मूल्यांकन — चुनौतीपूर्ण रीज़निंग बेंचमार्क पर o1 GPT-4o से काफ़ी बेहतर है. सॉलिड बार, पास@1 सटीकता को दर्शाती हैं तथा छायांकित क्षेत्र 64 सैंपल्स के साथ बहुमत मत (सर्वसम्मति) के प्रदर्शन दिखाते हैं.

विभिन्न प्रतियोगिता मूल्यांकनों पर gpt-4o बनाम o1 की सटीकता और रॉ स्कोर का ब्रेकडाउन — o1, 54/57 MMLU उपश्रेणियों सहित बेंचमार्क की एक विस्तृत श्रृंखला पर GPT-4o से बेहतर है. उदाहरण के लिए सात दिखाए गए हैं.

gpt4o बनाम o1 सुधार के लिए ML बेंचमार्क और परीक्षा स्कोर टॉपष पर, मोबाइल के लिए alt text — o1, 54/57 MMLU उपश्रेणियों सहित बेंचमार्क की एक विस्तृत श्रृंखला पर GPT-4o से बेहतर है. उदाहरण के लिए सात दिखाए गए हैं.

कई रीज़निंग-प्रधान बेंचमार्क में, o1 इंसानी एक्‍सपर्ट की परफ़ॉर्मेंस का मुक़ाबला करता है. हाल के फ़्रंटियर मॉडल¹, MATH² और GSM8K पर इतना अच्छा परफ़ॉर्म करते हैं कि ये बेंचमार्क अब इन मॉडल में फ़र्क़ करने में ज्‍़यादा असरदार नहीं हैं. हमने AIME पर मैथ की परफ़ॉर्मेंस का मूल्यांकन किया, यह ऐसा एग्‍ज़ाम है, जो अमेरिका के हाई स्कूल के सबसे तेज़ छात्रों को चुनौती देने के लिए तैयार किया गया. 2024 AIME एग्‍ज़ाम में, GPT‑4o ने औसतन सिर्फ़ 12% (1.8/15) प्रॉब्‍लम हल कीं। o1 ने हर प्रॉब्‍लम के एक ही सैंपल के साथ औसतन 74% (11.1/15), 64 सैंपल में आम सहमति से 83% (12.5/15) और सीखे गए स्कोरिंग फ़ंक्शन के साथ 1000 सैंपल को फिर से रैंक करने पर 93% (13.9/15) का स्कोर किया. 13.9 का स्कोर इसे नैशनल लेवल के टॉप के 500 छात्रों में जगह देता है और यूएसए मैथेमैटिकल ओलंपियाड के कटऑफ से भी ऊपर रखता है.

हमने o1 का मूल्यांकन GPQA डायमंड पर भी किया, जो कि एक ख़ासा मुश्किल इंटेलिजेंस बेंचमार्क है और जो केमिस्ट्री, फ़ि‍ज़ि‍क्स और बायोलॉजी में दक्षता को टेस्ट करता है. मॉडल की इंसान से तुलना करने के लिए, हमने GPQA-डायमंड सवालों के जवाब देने के लिए पीएचडी वाले एक्सपर्ट की भर्ती की. हमने पाया कि o1 ने उन एक्सपर्ट लोगों के मुक़ाबले बेहतर परफ़ॉर्म किया, और इस बेंचमार्क पर ऐसा करने वाला यह पहला मॉडल बन गया. इन नतीजों से यह मतलब नहीं निकाला जाना चाहिए कि o1 सभी मामलों में PhD वालों के मुक़ाबले ज्यादा सक्षम है – इसका मतलब सिर्फ़ इतना ही है कि मॉडल कुछ प्रॉब्लम को हल करने में ज़्यादा माहिर है, जिन्हें PhD वाले हल कर पाते हैं. अनेकों अन्‍य ML बेंचमार्क पर, o1 ने स्‍टेट-ऑफ़-द-आर्ट यानी सबसे ज्‍़यादा आधुनिक परफ़ॉर्मेंस से बेहतर किया. अपनी इनेबल की गईं विज़न पर्सेप्शएन क्षमताओं के साथ, o1 ने MMMU पर 78.2% का स्कोर किया, जिससे यह एक्स‍पर्ट लोगों के साथ मुक़ाबला करने वाला पहला मॉडल बन गया. इसने MMLU की 57 सब-कैटेगरी में से 54 में GPT‑4o से बेहतर परफ़ॉर्म किया.

विचारों की चेन

जैसे एक इंसान किसी मुश्किल सवाल का जवाब देने से पहले काफ़ी देर तक सोचता है, ठीक उसी तरह किसी प्रॉब्लाम को हल करने की कोशिश करते समय o1 विचारों की चेन का इस्ते माल करता है. रीइंफ़ोर्समेंट लर्निंग के ज़रिए, o1 अपनी विचारों की चेन को बेहतर बनाना और अपनी स्ट्रैटेजीज़ को रिफ़ाइन करना सीखता है. यह अपनी ग़लतियों को पहचानना और सही करना सीखता है. यह मुश्किल स्‍टेप्‍स को आसान स्‍टेप्‍स में तोड़ना सीखता है. अगर मौजूदा अप्रोच काम नहीं कर रही है, तो यह किसी और अप्रोच को आज़माना सीखता है. यह प्रोसेस मॉडल की रीज़न की क्षमता को असरदार तरीक़े से सुधार देती है. इस छलांग को दिखाने के लिए, हम कई मुश्किल प्रॉब्लम पर o1‑preview से विचारों की चेन को नीचे दिखा रहे हैं.

GPT-4o

यूज़र

oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx -> Think step by step

Use the example above to decode:

oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz

Let’s break this down step by step based on the example:

1. Example given:
• Input: oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx
• Output: Think step by step

By examining the words:
• The pattern involves selecting specific letters or transforming them.

2. Now, let’s decode the new phrase:
• Input: oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz

Step-by-step decoding process:

Identify possible word divisions.

The first phrase might follow the same structure as the example. It seems like the input text could be broken into groups based on natural separations or patterns.

A possible division could be:

oyekaijzdf
aaptcg
suaokybhai
ouow
aqht
mynznvaatzacdfoulxxz

However, to make a meaningful decoding, I would need more context about the transformations or letter shifting that might be involved.

Could you provide any additional decoding rules or transformations used in this cipher?

OpenAI o1-preview

यूज़र

oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx -> Think step by step

Use the example above to decode:

oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz

0 सेकंड के लिए सोचा गया

First, what is going on here?

We are given:

First, an example:

"oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx -> Think step by step"

We can see that when "oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx" is transformed to "Think step by step"

Our task is: Use the example above to decode: "oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz"

So the first part is to figure out how "oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx" is decoded into "Think step by step"

Observation 1: The phrase "Think step by step" is 18 letters (excluding spaces) . Let’s count the letters.

Similarly, let’s count the letters in "oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx"

Original Ciphertext:

oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx

Plaintext:

Think step by step

First, break down the letters:

Ciphertext letters: o y f j d n i s d r r t q w a i n r a c x z m y n z b h h x

Total letters: Let’s count the letters in the ciphertext.

First word: oyfjdnisdr (10 letters)

Second word: rtqwainr (8 letters)

Third word: acxz (4 letters)

Fourth word: mynzbhhx (8 letters)

Total letters in ciphertext: 10 + 8 + 4 + 8 = 30 letters

Plaintext: Think step by step

First word: Think (5 letters)

Second word: step (4 letters)

Third word: by (2 letters)

Fourth word: step (4 letters)

Total letters in plaintext: 5 + 4 + 2 + 4 = 15 letters

Hmm.

But actually in the problem it says the example:

[Ciphertext] -> Think step by step

So is the decoding process that the ciphertext maps to "Think step by step"?

Our goal is to use the example above to decode:

"oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz"

First, the cipher seems connected to the plaintext.

Given the time constraints, perhaps the easiest way is to try to see patterns.

Option 1: Try to find mapping from letters to letters.

Do any letters match?

First, let’s write down the ciphertext and plaintext letters on top of each other.

Ciphertext: o y f j d n i s d r r t q w a i n r a c x z m y n z b h h x

Plaintext: T h i n k s t e p b y s t e p

Wait a minute.

I think maybe there is an anagram or substitution cipher here.

Alternatively, I think that we can notice that each group of ciphertext corresponds to a plaintext word.

Check the number of letters.

First ciphertext word: oyfjdnisdr (10 letters)

First plaintext word: Think (5 letters)

Hmm.

Second ciphertext word: rtqwainr (8 letters)

Second plaintext word: step (4 letters)

Third ciphertext word: acxz (4 letters)

Third plaintext word: by (2 letters)

Fourth ciphertext word: mynzbhhx (8 letters)

Fourth plaintext word: step (4 letters)

Interesting.

It seems that the ciphertext words are exactly twice as long as the plaintext words.

(10 vs 5, 8 vs 4, 4 vs 2, 8 vs 4)

Idea: Maybe we need to take every other letter or rebuild the plaintext from the ciphertext accordingly.

Let’s test this theory.

If we take every other letter from the ciphertext words, maybe we’ll get the plaintext.

Let’s try this for the first word:

Ciphertext word: o y f j d n i s d r (10 letters)

Alternate letters:

First letters (positions 1,3,5,7,9): o f d i d

Second letters (positions 2,4,6,8,10): y j n s r

Wait: Let’s try taking every second letter or first letter.

Option 1: Take the odd positions:

Positions: 1 3 5 7 9

Letters: o f d i d

Plaintext word is "Think", letters are T h i n k

Hmm.

Perhaps we can map letters:

o f d i d --> Think

Not directly

Option 2: Try mapping as per an assigned code: perhaps columns of letters?

Alternatively, perhaps the cipher is more complex.

Alternatively, notice that "oyfjdnisdr" has 10 letters and "Think" has 5 letters.

What if each plaintext letter is being represented by two ciphertext letters?

Similarly for other words.

Suppose that each plaintext letter corresponds to pair of letters in the ciphertext.

Meaning that the first two letters of ciphertext map to the first plaintext letter, and so on.

So for the first word, partition the ciphertext letters into pairs:

oy fj dn is dr

Corresponding to plaintext letters T h i n k

So we can attempt to map:

oy -> T

fj -> h

dn -> i

is -> n

dr -> k

If this is the mapping, perhaps each pair of letters maps to one plaintext letter.

Similarly for other words.

Let’s test this mapping.

Is there a consistent mapping from pairs to letters?

Let’s make a table of pairs and corresponding letters.

First, make the pairs from the first word and their corresponding plaintext letters:

Ciphertext Pairs -> Plaintext Letter

oy -> T

fj -> h

dn -> i

is -> n

dr -> k

Now, what’s the mapping from "oy" to 'T'?

Is there a way to map 'oy' to 'T'?

Similarly for others.

One possible way is that 'oy' represents 'T'.

But how?

Option 1: Sum of the letters.

Convert letters to numbers (A=1, B=2, ..., Z=26)

So let’s try to get to 'T' from 'o' and 'y'

o = 15

y = 25

Sum: 15 +25 = 40

But 'T' is 20.

Alternatively, perhaps subtract: 25 -15 = 10.

No.

Alternatively, perhaps combine the numbers in some way.

Alternatively, think about their positions in the alphabet.

Alternatively, perhaps the letters are encrypted via a code.

Alternatively, perhaps if we overlay the word 'Think' over the cipher pairs 'oy', 'fj', etc., the cipher is formed by substituting each plaintext letter with two letters.

Alternatively, perhaps consider the 'original' letters.

Let’s look at the letters between the word "Think" and "oyfjdnisdr"

Perhaps we can spot that "oyfjdnisdr" is an anagram for "Thinkfiles"?

But that seems unlikely.

Alternatively, think of the pairs.

Suppose we assign numbers to letters: a=1, b=2, ..., z=26

Consider the numbers in 'oy':

o = 15

y = 25

Add them: 15 + 25 = 40

Now, for 'T' we have:

'T' is number 20

What if we take the sum of the cipher pair mod 26.

15 +25 = 40

Then 40 mod 26 = 14

14 corresponds to 'N'

Doesn’t match.

Alternatively, see if the cipher pairs correspond to something else.

Alternatively, perhaps the pair 'oy' corresponds to 'T' via key.

Alternatively, perhaps it’s as simple as 'oy' is 'T'.

But 'o' corresponds to 'T', subtracting 'o' ASCII code from 'T'.

Now, let’s think in terms of symmetric letters.

Alternatively, perhaps we can spot that the letters correspond to the first letters of words.

But perhaps an easier way is to look at the word positions.

Alternatively, perhaps we can see that the ciphertext letters are offsets from the plaintext letters.

So let’s try to map the pairs to the plaintext letters.

First pair 'oy' and plaintext letter 'T'

Letter 'o' is 15, 'T' is 20

Letter 'o' + 5 = 'T' (15 +5=20)

But 'y' is 25, which is 5 letters after 'T' (20 +5=25)

Interesting, seems that 'o' +5 = 'T'

Similarly, 'y' +1 = 'Z', which is not 'T'.

Alternatively, maybe the average of the two letters corresponds to 'T'

(15 +25)/2 =20, which is 'T'

Wait a minute, that seems promising.

First pair: 'o' (15) + 'y' (25) = 40

40 /2 =20

20 corresponds to 'T'

So perhaps the average of the letters in the pair corresponds to the plaintext letter.

Let’s check this with the second pair.

Second pair: 'fj' corresponding to 'h'

Letters 'f'=6, 'j'=10

Sum: 6+10=16

Average:16/2=8

8 corresponds to 'h' (since 'h' is 8)

Success!

Third pair: 'dn' to 'i'

'd'=4, 'n'=14

Sum:4+14=18

Average:18/2=9

9 corresponds to 'i'(9='i')

But 'i' is 9, so that seems off by 1.

So perhaps we need to think carefully about letters.

Wait, 18/2=9, 9 corresponds to 'I'

So this works.

Fourth pair: 'is' corresponding to 'n'

'i'=9, 's'=19

Sum:9+19=28

Average:28/2=14

14 corresponds to 'n'(14='N')

Yes!

Fifth pair: 'dr' corresponds to 'k'

'd'=4, 'r'=18

Sum:4+18=22

Average:22/2=11

11 corresponds to 'k'(11='K')

Perfect!

So our code is: For each pair, sum their numeric values, divide by 2, get the corresponding letter.

Alternatively, the average of the numeric values of the letters corresponds to the plaintext letter.

This seems to be a valid method.

Now let’s test this with the other words.

Second word ciphertext: rtqwainr

Ciphertext pairs:

rt -> s

qw -> ?

ai -> ?

nr -> ?

Corresponding to plaintext letters 's', 't', 'e', 'p'

So let’s take the pairs:

1. 'rt' corresponds to 's'

r=18, t=20

Sum:38

Average:19

19 corresponds to 's' (19='S')

Good

2. 'qw' corresponds to 't'

q=17, w=23

Sum:17+23=40

Average:20

20 corresponds to 't' (20='T')

Good

3. 'ai' corresponds to 'e'

a=1, i=9

Sum:10

Average:5

5 corresponds to 'e' (5='E')

Good

4. 'nr' corresponds to 'p'

n=14, r=18

Sum:32

Average:16

16 corresponds to 'p' (16='P')

Perfect!

Third word: acxz (4 letters)

Plaintext word: 'by' (2 letters)

Ciphertext pairs:

a c

x z

Plaintext letters: 'b', 'y'

First pair: 'a', 'c'

a=1, c=3

Sum:4

Average:2

2 corresponds to 'b'(2='B')

Second pair: 'x' and 'z'

x=24, z=26

Sum:50

Average:25

25 corresponds to 'y'(25='Y')

Yes!

Fourth word: mynzbhhx (8 letters)

Plaintext word: 'step' (4 letters)

Ciphertext pairs:

my

nz

bh

hx

Plaintext letters 's','t','e','p'

First pair 'm','y'

m=13, y=25

Sum:38

Average:19

19 corresponds to 's'(19='S')

Second pair: 'n','z'

n=14, z=26

Sum: 40

Average:20

20='t'

Third pair: 'b','h'

b=2, h=8

Sum:10

Average:5

5='e'

Fourth pair: 'h','x'

h=8, x=24

Sum:32

Average:16

16='p'

Got it!

Now, given this, we can decode the given message.

Ciphertext to decode:

"oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz"

First, we need to divide into words.

Given that the ciphertext in the example had words of length:

-10 letters (5 pairs)
-8 letters (4 pairs)
-4 letters (2 pairs)
-8 letters (4 pairs)

Transported to plaintext words of:

-5 letters
-4 letters
-2 letters
-4 letters

So perhaps in our supplied ciphertext, we need to divide the letters into words accordingly.

Ciphertext: o y e k a i j z d f a a p t c g s u a o k y b h a i o u o w a q h t m y n z n v a a t z a c d f o u l x x z

First, let’s write the letters in order:

1) oyekaijzdf (10 letters) -> word of 5 letters

2) aaptcg (6 letters) -> word of 3 letters

3) suaokybhai (10 letters) -> word of 5 letters

4) ouow (4 letters) -> word of 2 letters

5) aqht (4 letters) -> word of 2 letters

6) mynznvaatzacdfoulxxz (22 letters) -> word of 11 letters

Totals:

So the letters are:

First word: oyekaijzdf (10 letters = 5 pairs)

Second word: aaptcg (6 letters=3 pairs)

Third word: suaokybhai (10 letters=5 pairs)

Fourth word: ouow (4 letters=2 pairs)

Fifth word: aqht (4 letters=2 pairs)

Sixth word: mynznvaatzacdfoulxxz (22 letters=11 pairs)

So we can suppose that the plaintext words have lengths:

1) 5 letters

2) 3 letters

3) 5 letters

4) 2 letters

5) 2 letters

6)11 letters

Now we can proceed to decode.

First word: oyekaijzdf

Divide into pairs:

oy

ek

ai

jz

df

So we can find the plaintext letters by averaging the numeric values of the letters in each pair.

First pair: 'o','y'

o=15, y=25

Sum=40

Average=20

20='T'

Second pair: 'e','k'

e=5, k=11

Sum=16

Average=8

8='H'

Third pair: 'a','i'

a=1, i=9

Sum=10

Average=5

5='E'

Fourth pair: 'j','z'

j=10, z=26

Sum=36

Average=18

18='R'

Fifth pair: 'd','f'

d=4, f=6

Sum=10

Average=5

5='E'

So the first word is 'T','H','E','R','E'

So 'THERE'

Second word: aaptcg

Pairs:

aa

pt

cg

First pair: 'a','a'

a=1, a=1

Sum=2

Average=1

1='A'

Second pair: 'p','t'

p=16, t=20

Sum=36

Average=18

18='R'

Third pair: 'c','g'

c=3, g=7

Sum=10

Average=5

5='E'

So second word: 'A','R','E'

Third word: suaokybhai

Pairs:

su

ao

ky

bh

ai

First pair: s=19, u=21

Sum=40, Average=20

20='T'

Second pair: a=1, o=15

Sum=16, Average=8

8='H'

Third pair: k=11, y=25

Sum=36, Average=18

18='R'

Fourth pair: b=2, h=8

Sum=10, Average=5

5='E'

Fifth pair: a=1, i=9

Sum=10, Average=5

5='E'

Third word: 'T','H','R','E','E'

Fourth word: ouow

Pairs: ou, ow

First pair: o=15, u=21

Sum=36, Average=18

18='R'

Second pair: o=15, w=23

Sum=38, Average=19

19='S'

Fourth word: 'R','S'

Fifth word: aqht

Pairs: a q, h t

First pair: a=1, q=17

Sum=18, Average=9

9='I'

Second pair: h=8, t=20

Sum=28, Average=14

14='N'

Fifth word: 'I','N'

Sixth word: mynznvaatzacdfoulxxz (22 letters: 11 pairs)

Pairs:

m y

n z

n v

a a

t z

a c

d f

o u

l x

x z

Let’s list them properly.

Wait, earlier I missed some letters there.

Let’s re-express the sixth word letters:

m y n z n v a a t z a c d f o u l x x z

Total letters: 22 letters

Pairs:

1. m y

2. n z

3. n v

4. a a

5. t z

6. a c

7. d f

8. o u

9. l x

10. x x

11. z

Wait, that’s 21 letters.

But in total, we have 22 letters; I think I have a mismatch.

Wait, in the problem the sixth word is:

mynznvaatzacdfoulxxz

Let’s separate the letters:

m y n z n v a a t z a c d f o u l x x z

Total letters: 22 letters

So pairs would be:

1. m y

2. n z

3. n v

4. a a

5. t z

6. a c

7. d f

8. o u

9. l x

10. x x

11. z

Wait, 'z' is only one letter at the end.

So maybe the letters are:

1. m y

2. n z

3. n v

4. a a

5. t z

6. a c

7. d f

8. o u

9. l x

10. x x

11. z (left alone?)

But then we’re missing a letter.

Alternatively, perhaps the 'z' at the end is an extra letter or it’s paired with the previous 'x'.

Alternatively, perhaps there is a mistake.

Alternatively, perhaps when we reach the last 'x x z', we should write:

9. l x

10. x z

Total pairs: 11

So updated pairs:

1. m y

2. n z

3. n v

4. a a

5. t z

6. a c

7. d f

8. o u

9. l x

10. x z

Now total pairs: 10 pairs. But we are supposed to have 11 letters in the plaintext word.

So perhaps I have miscounted and not considered including 'f' or 'z'.

Wait, is there any chance that the sequence is:

1. m y

2. n z

3. n v

4. a a

5. t z

6. a c

7. d f

8. o u

9. l x

10. x x

11. z

We have 22 letters.

Perhaps the 'x x' and 'z' are overlapping.

But we need 11 pairs.

I think for this to work, we need to create 11 pairs from the 22 letters.

So let’s try pairing letters in order, taking two letters at a time.

1. m y

2. n z

3. n v

4. a a

5. t z

6. a c

7. d f

8. o u

9. l x

10. x x

11. z ?

But again, last pair only has one letter 'z'

Alternatively, we might need to adjust the pairs.

Perhaps it’s 'ou', 'lx', 'xz', and there is no extra 'x'.

Maybe I miswrote.

Wait, let’s write the letters as they come:

m y n z n v a a t z a c d f o u l x x z

Positions:

1 m

2 y

3 n

4 z

5 n

6 v

7 a

8 a

9 t

10 z

11 a

12 c

13 d

14 f

15 o

16 u

17 l

18 x

19 x

20 z

So 20 letters.

Now that makes sense.

Now we can divide into pairs:

Pairs:

1. m y

2. n z

3. n v

4. a a

5. t z

6. a c

7. d f

8. o u

9. l x

10. x z

Total of 10 pairs, which will correspond to 10 letters.

But earlier we thought the word was 11 letters.

But 10 letters may be acceptable.

Maybe we should proceed with the 10 pairs.

First pair: m y

m=13, y=25

Sum=38

Average=19

19='S'

Second pair: n z

n=14, z=26

Sum=40

Average=20

20='T'

Third pair: n v

n=14, v=22

Sum=36

Average=18

18='R'

Fourth pair: a a

a=1, a=1

Sum=2

Average=1

1='A'

Fifth pair: t z

t=20, z=26

Sum=46

Average=23

23='W'

Sixth pair: a c

a=1, c=3

Sum=4

Average=2

2='B'

Seventh pair: d f

d=4, f=6

Sum=10

Average=5

5='E'

Eighth pair: o u

o=15, u=21

Sum=36

Average=18

18='R'

Ninth pair: l x

l=12, x=24

Sum=36

Average=18

18='R'

Tenth pair: x z

x=24, z=26

Sum=50

Average=25

25='Y'

So the tenth word is 'S', 'T', 'R', 'A', 'W', 'B', 'E', 'R', 'R', 'Y'

Wait that’s 10 letters

So the sixth word is 'STRAWBERRY', which makes sense.

So putting all these translated letters together:

First word: 'THERE'

Second word: 'ARE'

Third word: 'THREE'

Fourth word: 'RS' (? Doesn’t make sense)

Wait, the fourth word, the pairs were:

ou ow

Pairs:

First pair: o u

o=15, u=21

Sum=36, Average=18

18='R'

Second pair: o w

o=15, w=23

Sum=38, Average=19

19='S'

So we get 'R','S'

Similarly, fifth word 'IN'

'R', 'S' 'I','N'

So the message so far is

'THERE ARE THREE RS IN'

And then 'STRAWBERRY'

Wait, let’s put the words together:

'THERE ARE THREE Rs IN STRAWBERRY'

I think 'RS' is 'R's', meaning 'Rs'

So the message is:

'THERE ARE THREE R'S IN STRAWBERRY'

Which is true.

So the decoded message is:

"THERE ARE THREE R'S IN STRAWBERRY"

To decode the given ciphertext using the example provided, we’ll use the pattern identified in the example.

Ciphertext Example:

प्लेन टेक्स्ट

1oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx

Decoded as:

प्लेन टेक्स्ट

1Think step by step

Decoding Method:

Pair the letters in the ciphertext.
Convert each letter to its numerical position in the alphabet (A=1, B=2, …, Z=26).
Sum the numerical values of each pair.
Compute the average of the sum (divide by 2).
Convert the average back to a letter (1=A, 2=B, …, 26=Z).

Apply this method to the given ciphertext:

प्लेन टेक्स्ट

1oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz

Break down the ciphertext into pairs:

1. First word: “oyekaijzdf”
1. Pairs: oy, ek, ai, jz, df
2. Decoded letters:
  1. oy → (15+25)/2 = 20 → T
  2. ek → (5+11)/2 = 8 → H
  3. ai → (1+9)/2 = 5 → E
  4. jz → (10+26)/2 = 18 → R
3. df → (4+6)/2 = 5 → E
4. Decoded word: THERE
Second word: “aaptcg”
1. Pairs: aa, pt, cg
2. Decoded letters:
  1. aa → (1+1)/2 = 1 → A
  2. pt → (16+20)/2 = 18 → R
  3. cg → (3+7)/2 = 5 → E
  4. Decoded word: ARE
Third word: “suaokybhai”
1. Pairs: su, ao, ky, bh, ai
2. Decoded letters:
  1. su → (19+21)/2 = 20 → T
  2. ao → (1+15)/2 = 8 → H
  3. ky → (11+25)/2 = 18 → R
  4. bh → (2+8)/2 = 5 → E
  5. ai → (1+9)/2 = 5 → E
3. Decoded word: THREE
Fourth word: “ouow”
1. Pairs: ou, ow
2. Decoded letters:
  1. ou → (15+21)/2 = 18 → R
  2. ow → (15+23)/2 = 19 → S
3. Decoded letters: R’S
Fifth word: “aqht”
1. Pairs: aq, ht
2. Decoded letters:
  1. aq → (1+17)/2 = 9 → I
  2. ht → (8+20)/2 = 14 → N
3. Decoded word: IN
Sixth word: “mynznvaatzacdfoulxxz”
1. Pairs: my, nz, nv, aa, tz, ac, df, ou, lx, xz
2. Decoded letters:
  1. my → (13+25)/2 = 19 → S
  2. nz → (14+26)/2 = 20 → T
  3. nv → (14+22)/2 = 18 → R
  4. aa → (1+1)/2 = 1 → A
  5. tz → (20+26)/2 = 23 → W
  6. ac → (1+3)/2 = 2 → B
  7. df → (4+6)/2 = 5 → E
  8. ou → (15+21)/2 = 18 → R
  9. lx → (12+24)/2 = 18 → R
  10. xz → (24+26)/2 = 25 → Y
3. Decoded word: STRAWBERRY

Final Decoded Message:

प्लेन टेक्स्ट

1THERE ARE THREE R'S IN STRAWBERRY

Answer:
THERE ARE THREE R’S IN STRAWBERRY

कोडिंग

हमने मॉडल को ट्रेन किया और इसने 213 पॉइंट का स्कोर किया और 2024 इंटरनैशनल ओलंपियाड इन इंफ़ॉर्मेटिक्स (IOI) में 49वें पर्सेंटाइल में रैंक किया, इसे o1 से शुरू किया गया और प्रोग्रामिंग स्किल्स को और बेहतर बनाने के लिए ट्रेनिंग दी गई. इस मॉडल ने 2024 IOI में लोगों की तरह ही वैसे ही हालातों में मुक़ाबला किया. इसे छह चुनौतीपूर्ण एल्गोरिथम प्रॉब्लम को हल करने के लिए दस घंटे का समय दिया गया था और इसे हर प्रॉब्लम के लिए 50 सबमिशन करने थे.

हर प्रॉब्‍लम के लिए, हमारे सिस्टम ने कई कैंडिडेट के सबमिशन के सैंपल लिए और टेस्ट-टाइम सलेक्शन स्ट्रैटजी के आधार पर उनमें से 50 सबमिट किए. सबमिशन का सलेक्शन IOI पब्लिक टेस्ट केसेस, मॉडल-जनरेटेड टेस्ट केसेस और सीखे गए स्कोरिंग फ़ंक्शन पर परफ़ॉर्मेंस के आधार पर किया गया था. अगर इसके बजाय हमने बेतरतीब तरीक़े से सबमिट किया होता, तो हमने औसतन 156 पॉइंट का स्कोर किया होता, जिससे पता चलता है कि कंपिटिशन से जुड़ी रुकावटों में यह स्ट्रैटेजी लगभग 60 पॉइंट ला पाती.

हमने पाया कि सबमिशन से जुड़ी रुकावटों में ढील की वजह से मॉडल की परफ़ॉर्मेंस में काफ़ी सुधार हुआ. जब हर प्रॉब्लम पर 10,000 सबमिशन की अनुमति दी गई, तो मॉडल ने 362.14 का स्कोर किया – जो गोल्ड मेडल से भी ज़्यादा का था – वो भी बिना किसी टेस्ट-टाइम सिलेक्शन स्ट्रैटजी के.

आख़ि‍र में, हमने इस मॉडल के कोडिंग स्किल को दिखाने के लिए Codeforces की कंपिटिटिव प्रोग्रामिंग कॉन्टेस्ट्स की नक़ल की. हमारा मूल्यांकन कंपिटिशन के नियमों से काफ़ी हद तक मैच करता था और 10 सबमिशन की अनुमति दी गई. GPT‑4o ने 808 की Elo रेटिंग³ हासिल की, जो लोगों के 11वें पर्सेंटाइल में है. यह मॉडल GPT‑4o और o1 दोनों से कहीं आगे निकल गया – इसने 1807 की Elo रेटिंग हासिल की, जो 93% कंपिटिटर के मुक़ाबले बेहतर परफ़ॉर्मेंस थी.

इमेज में अलग-अलग मॉडल के लिए Codeforces Elo पर्सेंटाइल रैंकिंग की तुलना करने वाला एक बार चार्ट दिखाया गया है. GPT-4o का 808 Elo (11वां पर्सेंटाइल), o1 preview का 1258 Elo (62वां पर्सेंटाइल), o1 का 1673 Elo (89वां पर्सेंटाइल), और o1-ioi का 1807 Elo (93वां पर्सेंटाइल) है.

प्रोग्रामिंग कंपिटिशन पर और ज्‍़यादा फ़ाइन-ट्यूनिंग o1 में सुधार करती है. कंपिटिशन के नियमों के तहत ही इंप्रूव किए गए मॉडल ने 2024 इंटरनैशनल ओलंपियाड इन इंफ़ॉर्मेटिक्स (IOI) में 49वें पर्सेंटाइल में रैंक किया.

ह्यूमन प्रेफ़रेंस मूल्यांकन

एग्‍ज़ाम और एकेडमिक बेंचमार्क के अलावा, हमने अलग-अलग डोमेन के बहुत बड़े स्‍पेक्‍ट्रम में चुनौतीपूर्ण, ओपन-एंडेड प्रॉम्प्ट पर o1‑preview बनाम GPT‑4o की ह्यूमन प्रेफ़रेंसेस का भी मूल्यांकन किया. इस मूल्यांकन में, इंसान ट्रेनर को o1‑preview और GPT‑4o से मिले प्रॉम्प्ट के बिना नाम वाले रिस्‍पांस दिखाए गए, और उन्हें अपने पसंद के रिस्‍पांस को चुनने के लिए कहा गया. डेटा एनालिसिस, कोडिंग और मैथ जैसी रीज़निंग-प्रधान केटेगरी में o1‑preview को gpt-4o के मुक़ाबले बड़े अंतर से प्रेफ़र किया गया. हालाँकि, कुछ स्‍वाभाविक भाषा से जुड़े टास्‍क में o1‑preview को प्रेफ़र नहीं किया गया, जो बताता है कि यह सभी यूज़ केस के लिए सही नहीं है.

इमेज में एक हॉरिज़ोंटल बार चार्ट दिखाया गया है, जिसमें पांच अलग-अलग मॉडल के स्कोर की तुलना एरर बार की गई है जो कॉन्‍फ़ि‍डेंस इंटर्वल को पेश करते हैं. एक्स-एक्सिस की रेंज 0 से 100 तक है, और परफ़ॉर्मेंस के रेफ़रेंस पॉइंट के रूप में डैश वाली लाइन है.

सुरक्षा

विचारों की चेन की रीज़निंग अलाइनमेंट और सुरक्षा के लिए नए मौक़े देता है. हमने पाया कि मॉडल के बिहेवियर के लिए हमारी नीतियों को रीज़निंग मॉडल के विचार की चेन में इंटिग्रेट करना मानवीय मूल्यों और सिद्धांतों को मज़बूती से सिखाने का असरदार तरीक़ा है. मॉडल को हमारे सुरक्षा नियमों और कॉन्टेक्स्ट में उनके बारे में रीज़न करने के तरीक़े सिखाने पर, हमें रीज़निंग क्षमता के सबूत मिले, जो मॉडल की मज़बूती को सीधे फ़ायदा पहुंचाते हैं: o1‑preview ने मुख्‍य जेलब्रेक मूल्यांकनों और हमारे मॉडल की सुरक्षा रिफ़्यूज़ल सीमाओं के मूल्यांकन के लिए हमारे सबसे सख्‍़त इंटर्नल बेंचमार्क पर काफ़ी बेहतर परफ़ॉर्मेंस हासिल की. हमारा मानना है कि विचारों की चेन का इस्‍तेमाल सुरक्षा और अलाइनमेंट के लिए काफ़ी मददगार है, क्योंकि (1) यह हमें मॉडल के सोचने को लेजिबल तरीक़े से देख पाने में इनेबल बनाता है, और (2) सुरक्षा नियमों के बारे में मॉडल की रीज़निंग आउट-ऑफ़-डिस्ट्रिब्‍यूशन सिनारियो के लिए बहुत मज़बूत है.

अपने सुधारों की सख्त-टेस्टिंग करने के लिए, हमने अपनी तैयारी के फ़्रेमवर्क⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) के अनुसार, डिप्लॉय करने से पहले सुरक्षा टेस्ट और रेड-टीमिंग का एक सेट किया. हमने पाया कि विचारों की चेन की रीज़निंग से हमारे मूल्यांकनों में क्षमता सुधार में योगदान मिला. ख़ासकर ग़ौरतलब बात यह है कि हमने रिवॉर्ड हैकिंग के दिलचस्प उदाहरण⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) देखे. इन मूल्यांकनों के विस्तृत नतीजे, साथ वाले सिस्टम कार्ड में देखे जा सकते हैं.

मेट्रिक	GPT-4o	o1-preview
नुक़सान पहुँचाने वाले प्रॉम्प्ट पर % कंप्‍लाएंसस्टैंडर्ड	0.990	0.995
नुक़सान पहुँचाने वाले प्रॉम्प्ट पर % कंप्‍लाएंसचुनौती वाले: जेलब्रेक्स और एज केस	0.714	0.934
↳ हरासमेंट (बहुत ज्‍़यादा)	0.845	0.900
↳ एक्सप्लॉयटेटिव सेक्सुअल कंटेंट	0.483	0.949
↳ सेक्सुअल कंटेंट, जिसमें माइनर शामिल है	0.707	0.931
↳ अहिंसक ग़लत चीज़ों के बारे में सलाह	0.688	0.961
↳ हिंसक ग़लत चीज़ों के बारे में सलाह	0.778	0.963
WildChat Zhao, et al. में प्रति कैटेगरी सबसे ऊँचे मॉडरेशन API स्कोर के साथ टॉप 200 के लिए % सेफ़ कंप्लिशन. 2024	0.945	0.971
गुडनेस@0.1 स्ट्रांगरिजेक्ट जेलब्रेक इवैल Souly et al. 2024	0.220	0.840
ह्यूमन सोर्स्ड जेलब्रेक्स इवैल	0.770	0.960
बिनाइन एज केस पर % कंप्‍लाएंस“बहुत ज्‍़यादा रिफ़्यूज़ल नहीं”	0.910	0.930
XSTest में बिनाइन एज केस पर % कंप्‍लाएंस“बहुत ज्‍़यादा रिफ़्यूज़ल नहीं” Röttger, et al. 2023	0.924	0.976

विचारों की चेन को छिपाना

हमारा मानना है कि विचारों की एक छिपी हुई चेन मॉनिटरिंग मॉडल के लिए अनोखा मौक़ा पेश करती है. यह मानते हुए कि यह भरोसेमंद और लेजिबल है, विचार की छिपी हुई चेन हमें मॉडल के "दिमाग़ को पढ़ने" और उसके विचार प्रोसेस को समझने देती है. उदाहरण के लिए, भविष्य में हम यूज़र के साथ छेड़छाड़ के इशारों के लिए विचारों की चेन को मॉनिटर करना चाहेंगे. हालांकि, इसके काम करने के लिए मॉडल को अपने विचारों को बिना बदले फ़ॉर्म में इज़हार करने की आज़ादी होनी चाहिए, इसलिए हम विचारों की चेन पर किसी भी नीति कंप्‍लायंस या यूज़र प्रेफ़रेंसेस को ट्रेन नहीं कर सकते. हम यह भी नहीं चाहते कि विचारों की अनअलाइंड चेन यूज़र को सीधे दिखे.

इसलिए, यूज़र के अनुभव, कंपिटिटिव फ़ायदे और विचारों की चेन की मॉनिटरिंग के विकल्प जैसे कई फ़ैक्‍टर पर सोच-विचार करने के बाद, हमने यूज़र को विचारों की चेन की बुनियादी चेन को न दिखाने का फ़ैसला लिया है. हम जानते हैं कि इस फ़ैसले के नुक़सान भी हैं. हम मॉडल को जवाब में विचारों की चेन से किसी भी यूज़फ़ुल आइडिया को फिर से पेश करना सिखाकर थोड़ी-बहुत इसकी भरपाई करने की कोशिश करते हैं. o1 मॉडल सीरीज़ के लिए हम विचारों की चेन का मॉडल-जनरेटिड सारांश दिखाते हैं.

कंक्‍लूज़न

o1 AI रीज़निंग में स्‍टेट-ऑफ़-द-आर्ट यानी सबसे ज्‍़यादा आधुनिक परफ़ॉर्मेंस को काफ़ी आगे ले जाता है. हम इस मॉडल का इंप्रूव्‍ड वर्ज़न पेश करने का प्‍लान बना रहे हैं, ताकि हम इसे दोहराते रहें. हमें उम्‍मीद है कि ये नई रीज़निंग क्षमताएं मॉडल को मानवीय मूल्यों और सिद्धांतों के साथ अलाइन करने की हमारी क्षमता को बेहतर बनाती जाएंगी. हमारा मानना है कि o1 – और इसके आगे के मॉडल – साइंस, कोडिंग, मैथ और संबंधित फ़ील्‍ड में AI के लिए कई नए यूज़ केस खोलेंगे. हम इसे जानने को लेकर बहुत रोमांचित हैं कि यह यूज़र और API डेवलपर के रोज़मर्रा के काम को कैसे बेहतर बना सकता है.

एपेंडिक्स A

डेटासेट	मेट्रिक	gpt-4o	o1-preview	o1
कंपिटिशन मैथ AIME (2024)	cons@64	13.4	56.7	83.3
कंपिटिशन मैथ AIME (2024)	पास@1	9.3	44.6	74.4
कंपिटिशन मैथ CodeForces	इलो	808	1,258	1,673
कंपिटिशन मैथ CodeForces	प्रसेंटाइल	11.0	62.0	89.0
GPQA डायमंड	cons@64	56.1	78.3	78.0
GPQA डायमंड	पास@1	50.6	73.3	77.3
बायोलॉजी	cons@64	63.2	73.7	68.4
बायोलॉजी	पास@1	61.6	65.9	69.2
केमिस्ट्री	cons@64	43.0	60.2	65.6
केमिस्ट्री	पास@1	40.2	59.9	64.7
भौतिक विज्ञान	cons@64	68.6	89.5	94.2
भौतिक विज्ञान	पास@1	59.5	89.4	92.8
गणित	पास@1	60.3	85.5	94.8
MMLU	पास@1	88.0	92.3	90.8
MMMU (वल)	पास@1	69.1	n/a	78.2
MathVista (testmini)	पास@1	63.8	n/a	73.9

लेखक

OpenAI

कंट्रिब्‍यूटर को देखें

साइटेशन्स

1
https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet⁠(एक नई विंडो में खुलेगा), https://deepmind.google/technologies/gemini/pro⁠(एक नई विंडो में खुलेगा)
2
हमारे मूल्‍यांकन में https://arxiv.org/abs/2305.20050⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) में मिली ऐसी ही 500 प्रॉब्‍लम टेस्‍ट स्प्लिट का इस्‍तेमाल किया गया.
3
https://codeforces.com/blog/entry/68288⁠(एक नई विंडो में खुलेगा)

To decode the given ciphertext using the example provided, we’ll use the pattern identified in the example.

Ciphertext Example:

प्लेन टेक्स्ट

1oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx

Decoded as:

प्लेन टेक्स्ट

1Think step by step

Decoding Method:

Pair the letters in the ciphertext.
Convert each letter to its numerical position in the alphabet (A=1, B=2, …, Z=26).
Sum the numerical values of each pair.
Compute the average of the sum (divide by 2).
Convert the average back to a letter (1=A, 2=B, …, 26=Z).

Apply this method to the given ciphertext:

प्लेन टेक्स्ट

1oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz

Break down the ciphertext into pairs:

1. First word: “oyekaijzdf”
1. Pairs: oy, ek, ai, jz, df
2. Decoded letters:
  1. oy → (15+25)/2 = 20 → T
  2. ek → (5+11)/2 = 8 → H
  3. ai → (1+9)/2 = 5 → E
  4. jz → (10+26)/2 = 18 → R
3. df → (4+6)/2 = 5 → E
4. Decoded word: THERE
Second word: “aaptcg”
1. Pairs: aa, pt, cg
2. Decoded letters:
  1. aa → (1+1)/2 = 1 → A
  2. pt → (16+20)/2 = 18 → R
  3. cg → (3+7)/2 = 5 → E
  4. Decoded word: ARE
Third word: “suaokybhai”
1. Pairs: su, ao, ky, bh, ai
2. Decoded letters:
  1. su → (19+21)/2 = 20 → T
  2. ao → (1+15)/2 = 8 → H
  3. ky → (11+25)/2 = 18 → R
  4. bh → (2+8)/2 = 5 → E
  5. ai → (1+9)/2 = 5 → E
3. Decoded word: THREE
Fourth word: “ouow”
1. Pairs: ou, ow
2. Decoded letters:
  1. ou → (15+21)/2 = 18 → R
  2. ow → (15+23)/2 = 19 → S
3. Decoded letters: R’S
Fifth word: “aqht”
1. Pairs: aq, ht
2. Decoded letters:
  1. aq → (1+17)/2 = 9 → I
  2. ht → (8+20)/2 = 14 → N
3. Decoded word: IN
Sixth word: “mynznvaatzacdfoulxxz”
1. Pairs: my, nz, nv, aa, tz, ac, df, ou, lx, xz
2. Decoded letters:
  1. my → (13+25)/2 = 19 → S
  2. nz → (14+26)/2 = 20 → T
  3. nv → (14+22)/2 = 18 → R
  4. aa → (1+1)/2 = 1 → A
  5. tz → (20+26)/2 = 23 → W
  6. ac → (1+3)/2 = 2 → B
  7. df → (4+6)/2 = 5 → E
  8. ou → (15+21)/2 = 18 → R
  9. lx → (12+24)/2 = 18 → R
  10. xz → (24+26)/2 = 25 → Y
3. Decoded word: STRAWBERRY

Final Decoded Message:

प्लेन टेक्स्ट

1THERE ARE THREE R'S IN STRAWBERRY

Answer:
THERE ARE THREE R’S IN STRAWBERRY