အဓိက အကြောင်းအရာသို့ ကျော်သွားရန်
OpenAI

OpenAI o1 သည် competitive programming မေးခွန်းများ (Codeforces) တွင် 89th percentile အဆင့်ရရှိပြီး၊ USA Math Olympiad (AIME) အတွက် qualifier တစ်ခုတွင် US အတွင်း ထိပ်တန်း ကျောင်းသား 500 အတွင်း ဝင်ရောက်ကာ၊ physics၊ biology နှင့် chemistry ပြဿနာများ benchmark (GPQA) ပေါ်တွင် လူသား PhD အဆင့် တိကျမှုထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သည်။ ဤမော်ဒယ်အသစ်ကို လက်ရှိ မော်ဒယ်များကဲ့သို့ သုံးရလွယ်ကူစေရန် လိုအပ်သော အလုပ်များကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေဆဲဖြစ်သော်လည်း၊ ဤမော်ဒယ်၏ အစောပိုင်းဗားရှင်းဖြစ်သော OpenAI o1‑preview ကို ChatGPT နှင့် ယုံကြည်ရသော API အသုံးပြုသူများ(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) အတွက် ချက်ချင်းအသုံးပြုနိုင်ရန် ထုတ်ပေးနေပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ အကြီးစား အားဖြည့် သင်ယူလေ့လာခြင်း algorithm သည် data-efficient မြင့်မားသော training process တစ်ခုအတွင်း မော်ဒယ်အား ၎င်း၏ chain of thought ကို အသုံးပြု၍ ထိရောက်စွာ စဉ်းစားတတ်ပုံကို သင်ကြားပေးသည်။ o1 ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် ပိုမိုများပြားသော အားဖြည့် သင်ယူလေ့လာခြင်း (train-time compute) နှင့် ပိုမိုကြာသော စဉ်းစားချိန် (test-time compute) တို့ဖြင့် တသမတ်တည်း တိုးတက်လာကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဤနည်းလမ်းကို scale လုပ်ရာတွင်ရှိသော ကန့်သတ်ချက်များသည် LLM pretraining ၏ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် သိသိသာသာ ကွာခြားပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့ကို ဆက်လက် လေ့လာစုံစမ်းနေပါသည်။

The image shows two scatter plots comparing "o1 AIME accuracy" during training and at test time. Both charts have "pass@1 accuracy" on the y-axis and compute (log scale) on the x-axis. The dots indicate increasing accuracy with more compute time.

o1 performance smoothly improves with both train-time and test-time compute

အကဲဖြတ်မှုများ

GPT‑4o ထက် ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ်းစားပေးနိုင်မှု ပိုမိုကောင်းမွန်လာမှုကို ထင်ရှားစေရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်များကို လူများ၏ စာမေးပွဲမျိုးစုံနှင့် ML benchmark မျိုးစုံပေါ်တွင် စမ်းသပ်ခဲ့သည်။ ဤကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုအလေးထားသော လုပ်ငန်းတာဝန်များအများစုတွင် o1 သည် GPT‑4o ထက် သိသိသာသာ ပိုမိုကောင်းမွန်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ ပြသထားသည်။ အခြားသတ်မှတ်ချက်မရှိပါက၊ o1 ကို စမ်းသပ်ချိန်တွက်ချက်မှု အများဆုံး setting ဖြင့် အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။

o1 သည် စိန်ခေါ်မှုရှိသော ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော စံနှုန်းများတွင် GPT-4o ထက် သိသိသာသာ တိုးတက်ကောင်းမွန်ပါသည်။ အစိုင်အခဲဘားများသည် pass@1 တိကျမှုကိုပြသပြီး အရိပ်ဧရိယာသည် နမူနာ ၆၄ ခုဖြင့် အများစုမဲ (ဘုံသဘောတူညီချက်) ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသသည်။
o1 သည် 54/57 MMLU အမျိုးအစားခွဲများအပါအဝင် စံနှုန်းသတ်မှတ်ချက်များ အမျိုးမျိုးတွင် GPT-4o ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သည်။ သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် ခုနစ်ခုကို ပြထားသည်။

ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုအလေးထားသော benchmark များစွာတွင် o1 သည် လူ့ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သည်။ မကြာသေးမီက စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်များ1 သည် MATH2 နှင့် GSM8K တွင် အလွန်ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သောကြောင့် ဤ benchmark များသည် မော်ဒယ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ထိရောက်မှု မရှိတော့ပါ။ သင်္ချာစွမ်းဆောင်ရည်ကို အမေရိကန်ရှိ အတော်ဆုံး အထက်တန်းကျောင်းသားများကို စိန်ခေါ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော AIME စာမေးပွဲတွင် ကျွန်ုပ်တို့ အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ 2024 AIME စာမေးပွဲများတွင် GPT‑4o သည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် ပြဿနာများ၏ 12% (1.8/15) ကိုသာ ဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့သည်။ o1 သည် ပြဿနာတစ်ခုလျှင် sample တစ်ခုတည်းဖြင့် ပျမ်းမျှ 74% (11.1/15), sample 64 ခုအကြား consensus ဖြင့် 83% (12.5/15), နှင့် သင်ယူထားသော scoring function ဖြင့် sample 1000 ခုကို re-rank လုပ်သောအခါ 93% (13.9/15) ရရှိခဲ့သည်။ 13.9 မှတ်သည် ၎င်းကို တစ်နိုင်ငံလုံးအဆင့် ထိပ်တန်း ကျောင်းသား 500 အတွင်းတွင် နေရာပေးပြီး USA Mathematical Olympiad cutoff ထက်လည်း ကျော်လွန်စေသည်။

chemistry၊ physics နှင့် biology ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုကို စမ်းသပ်သော ခက်ခဲသည့် intelligence benchmark တစ်ခုဖြစ်သော GPQA diamond ပေါ်တွင်လည်း o1 ကို အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ မော်ဒယ်များကို လူများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ရန် PhD ရရှိထားသော ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များကို GPQA-diamond မေးခွန်းများ ဖြေဆိုစေခဲ့သည်။ o1 သည် ထိုလူ့ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျော်လွန်ခဲ့ပြီး ဤ benchmark တွင် ထိုသို့ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ပထမဆုံး မော်ဒယ် ဖြစ်လာကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဤရလဒ်များက o1 သည် ကဏ္ဍအားလုံးတွင် PhD တစ်ဦးထက် ပိုစွမ်းဆောင်နိုင်သည်ဟု မဆိုလိုပါ — PhD တစ်ဦးက ဖြေရှင်းနိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ရသော ပြဿနာအချို့ကို ဖြေရှင်းရာတွင်သာ မော်ဒယ်က ပိုကျွမ်းကျင်ကြောင်းကိုသာ ဆိုလိုသည်။ အခြား ML benchmark များစွာတွင်လည်း o1 သည် state-of-the-art ထက် ပိုကောင်းလာခဲ့သည်။ ၎င်း၏ vision perception စွမ်းရည်များကို ဖွင့်ထားသည့်အခါ o1 သည် MMMU တွင် 78.2% ရရှိခဲ့ပြီး လူ့ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သော ပထမဆုံး မော်ဒယ် ဖြစ်လာခဲ့သည်။ ထို့အပြင် MMLU subcategory 57 ခုအနက် 54 ခုတွင် GPT‑4o ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်ခဲ့သည်။

Chain of Thought

ခက်ခဲသော မေးခွန်းတစ်ခုကို မတုံ့ပြန်မီ လူတစ်ယောက်က အချိန်ကြာကြာ စဉ်းစားနိုင်သကဲ့သို့ပင်၊ o1 သည် ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားသည့်အခါ chain of thought ကို အသုံးပြုသည်။ အားဖြည့် သင်ယူလေ့လာခြင်းမှတစ်ဆင့် o1 သည် ၎င်း၏ chain of thought ကို ပိုမိုပြတ်သားတိကျအောင် လုပ်ဆောင်ပြီး အသုံးပြုသည့် နည်းဗျူဟာများကို ပြန်လည်မွမ်းမံတတ်ရန် သင်ယူသည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ အမှားများကို အသိအမှတ်ပြုပြီး ပြင်ဆင်တတ်ရန် သင်ယူသည်။ ခက်ခဲသော အဆင့်များကို ပိုမိုရိုးရှင်းသည့် အဆင့်များအဖြစ် ခွဲထုတ်တတ်ရန် သင်ယူသည်။ လက်ရှိနည်းလမ်း မအောင်မြင်သည့်အခါ ကွဲပြားသော နည်းလမ်းတစ်ခုကို စမ်းတတ်ရန် သင်ယူသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် မော်ဒယ်၏ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နိုင်စွမ်းကို အံ့သြဖွယ်ကောင်းလောက်အောင် တိုးတက်စေသည်။ ဤရှေ့တိုးမှုကြီးကို ဖော်ပြရန်အတွက် အောက်တွင် ခက်ခဲသော ပြဿနာများစွာအပေါ် o1‑preview ၏ chain of thought ကို ကျွန်ုပ်တို့ ပြသထားသည်။

GPT-4o

အသုံးပြုသူ

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

အသုံးပြုသူ

oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx -> Think step by step

Use the example above to decode:

oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz

စက္ကန့် 5 ကြာ စဉ်းစားခဲ့သည်

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:

ရိုးရိုးစာသား

1
oyfjdnisdr rtqwainr acxz mynzbhhx


Decoded as:

ရိုးရိုးစာသား

1
Think step by step


Decoding Method:

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

Apply this method to the given ciphertext:

ရိုးရိုးစာသား

1
oyekaijzdf aaptcg suaokybhai ouow aqht mynznvaatzacdfoulxxz


Break down the ciphertext into pairs:

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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:

ရိုးရိုးစာသား

1
THERE ARE THREE R'S IN STRAWBERRY


Answer:
THERE ARE THREE R’S IN STRAWBERRY

Coding

o1 ကို အခြေခံ၍ programming စွမ်းရည်များကို ပိုမိုတိုးတက်လာစေရန် လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့်၊ 2024 International Olympiad in Informatics (IOI) တွင် 213 မှတ်ရပြီး 49th percentile အဆင့်ရရှိသော မော်ဒယ်တစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ လေ့ကျင့်ခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်သည် 2024 IOI တွင် လူပြိုင်ပွဲဝင်များနှင့် တူညီသော စည်းမျဉ်းအခြေအနေများအောက်တွင် ယှဉ်ပြိုင်ခဲ့သည်။ ခက်ခဲသော algorithm ပြဿနာ 6 ခုကို ဖြေရှင်းရန် 10 နာရီ အချိန်ရရှိခဲ့ပြီး ပြဿနာတစ်ခုလျှင် submission 50 ခု တင်သွင်းခွင့်ရှိခဲ့သည်။

ပြဿနာတစ်ခုစီအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ စနစ်သည် candidate submission အများအပြားကို sample ယူပြီး test-time selection strategy အပေါ်မူတည်၍ 50 ခုကို တင်သွင်းခဲ့သည်။ submission များကို IOI public test case များ၊ မော်ဒယ်က ထုတ်လုပ်ထားသော test case များနှင့် သင်ယူထားသော scoring function တို့ပေါ်ရှိ စွမ်းဆောင်ရည်အရ ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ အကယ်၍ ကျပန်းတင်သွင်းခဲ့မည်ဆိုပါက ပျမ်းမျှအားဖြင့် 156 မှတ်သာ ရရှိမည်ဖြစ်သဖြင့်၊ ဤနည်းဗျူဟာသည် ပြိုင်ပွဲကန့်သတ်ချက်များအောက်တွင် 60 မှတ်နီးပါး တန်ဖိုးရှိကြောင်း ပြသနေသည်။

submission ကန့်သတ်ချက်ကို လျော့ပေါ့ပေးလိုက်သည့်အခါ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် သိသိသာသာ တိုးတက်လာကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ပြဿနာတစ်ခုလျှင် submission 10,000 ခုခွင့်ပြုသောအခါ၊ မော်ဒယ်သည် test-time selection strategy မပါဘဲပင် gold medal threshold ထက်ကျော်လွန်သော 362.14 မှတ်ကို ရရှိခဲ့သည်။

နောက်ဆုံးတွင်၊ ဤမော်ဒယ်၏ coding စွမ်းရည်ကို ပြသရန် Codeforces က လက်ခံကျင်းပသော competitive programming ပြိုင်ပွဲများကို simulation ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အကဲဖြတ်မှုများသည် ပြိုင်ပွဲစည်းမျဉ်းများနှင့် အလွန်နီးစပ်စွာ ကိုက်ညီပြီး submission 10 ခု ခွင့်ပြုခဲ့သည်။ GPT‑4o သည် လူပြိုင်ပွဲဝင်များ၏ 11th percentile တွင်ရှိသော Elo rating3 808 ကို ရရှိခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်သည် GPT‑4o နှင့် o1 နှစ်ခုစလုံးထက် များစွာကျော်လွန်ခဲ့ပြီး Elo rating 1807 ကို ရရှိကာ ပြိုင်ပွဲဝင် 93% ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။

The image shows a bar chart comparing Codeforces Elo percentile rankings for different models. GPT-4o has 808 Elo (11th percentile), o1 preview has 1258 Elo (62nd percentile), o1 has 1673 Elo (89th percentile), and o1-ioi has 1807 Elo (93rd percentile).

Further fine-tuning on programming competitions improves o1. The improved model ranked in the 49th percentile in the 2024 International Olympiad in Informatics under competition rules.

လူ့နှစ်သက်မှု အကဲဖြတ်ခြင်း

စာမေးပွဲများနှင့် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ benchmark များအပြင်၊ domain မျိုးစုံအနှံ့ရှိ ခက်ခဲပြီး open-ended ဖြစ်သော prompt များပေါ်တွင် o1‑preview နှင့် GPT‑4o အကြား လူများ၏ နှစ်သက်မှုကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့ အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ ဤအကဲဖြတ်မှုတွင် လူသင်တန်းပေးသူများအား o1‑preview နှင့် GPT‑4o တို့မှ prompt တစ်ခုအတွက် အမည်မဖော်ထားသော တုံ့ပြန်မှုများကို ပြသပြီး ဘယ်တုံ့ပြန်မှုကို ပိုနှစ်သက်သည်ကို မဲပေးစေခဲ့သည်။ o1‑preview သည် data analysis, coding, နှင့် math ကဲ့သို့ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုအလေးထားသော အမျိုးအစားများတွင် gpt-4o ထက် အလွန်ကြီးမားသော အသာစီးဖြင့် ပိုမိုနှစ်သက်ခံရသည်။ သို့သော် o1‑preview သည် အချို့သော သဘာဝ ဘာသာစကားဆိုင်ရာ အလုပ် များတွင် မပိုနှစ်သက်ခံရသဖြင့်၊ အသုံးပြုမှုအခြေအနေအားလုံးအတွက် သင့်တော်မှုမရှိနိုင်ကြောင်း ညွှန်ပြနေသည်။

win rate matplotlib

ဘေးကင်းရေး

Chain of thought reasoning သည် alignment နှင့် safety အတွက် အခွင့်အလမ်းအသစ်များ ပေးစွမ်းသည်။ reasoning model တစ်ခု၏ chain of thought အတွင်း မော်ဒယ်အပြုအမူဆိုင်ရာ policy များကို ပေါင်းစည်းခြင်းသည် လူ့တန်ဖိုးများနှင့် မူဝါဒများကို ခိုင်မာစွာ သင်ကြားပေးနိုင်သည့် ထိရောက်သော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ မော်ဒယ်အား ကျွန်ုပ်တို့၏ safety rule များနှင့် အခြေအနေအလိုက် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ရမည်ကို သင်ကြားပေးခြင်းအားဖြင့်၊ reasoning capability သည် မော်ဒယ်၏ robustness ကို တိုက်ရိုက် အကျိုးပြုကြောင်း သက်သေအထောက်အထားများကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ o1‑preview သည် အရေးကြီးသော jailbreak evaluation များနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ် safety refusal boundary များကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသော အခက်ခဲဆုံး internal benchmark များတွင် သိသိသာသာ ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိခဲ့သည်။ Chain of thought ကို အသုံးပြုခြင်းသည် safety နှင့် alignment အတွက် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများ ပေးစွမ်းသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယုံကြည်သည်။ အကြောင်းမှာ (1) ၎င်းက မော်ဒယ် စဉ်းစားနေမှုကို ဖတ်ရှုနားလည်နိုင်သော ပုံစံဖြင့် လေ့လာနိုင်စေပြီး၊ (2) safety rule များအပေါ် မော်ဒယ်၏ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုသည် out-of-distribution scenario များအပေါ် ပိုမိုခိုင်မာသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ တိုးတက်မှုများကို stress-test လုပ်ရန် deployment မတိုင်မီ safety test မျိုးစုံနှင့် red-teaming ကို ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားခြင်းဆိုင်ရာ ဖွဲ့စည်းမှု(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) နှင့်အညီ ဆောင်ရွက်ခဲ့သည်။ chain of thought reasoning သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ evaluation များတစ်လျှောက် capability တိုးတက်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ အထူးသဖြင့် reward hacking ၏ စိတ်ဝင်စားဖွယ် ဖြစ်ရပ်များ(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့မြင်ခဲ့သည်။ ဤ evaluation များ၏ အသေးစိတ်ရလဒ်များကို တွဲဖက်ထုတ်ပြန်ထားသော စနစ်ကဒ် တွင် ကြည့်ရှုနိုင်သည်။

မက်ထရစ်GPT-4oo1-preview
% အန္တရာယ်ရှိသော တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်များအပေါ် လုံခြုံသော ပြီးစီးမှုများ
Standard
၀.၉၉၀၀.၉၉၅
% အန္တရာယ်ရှိသော တုံ့ပြန်ညွှန်ကြားချက်များအပေါ် လုံခြုံသော ပြီးစီးမှုများ
စိန်ခေါ်မှုများ - jailbreaks နှင့် edge cases
၀.၇၁၄၀.၉၃၄
↳ နှောင့်ယှက်မှု (ပြင်းထန်)၀.၈၄၅၀.၉၀၀
↳ လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာ အမြတ်ထုတ်မှုဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ၀.၄၈၃၀.၉၄၉
↳ အရွယ်မရောက်သေးသူများ ပါဝင်သော လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ၀.၇၀၇၀.၉၃၁
↳ အကြမ်းမဖက်သော လုပ်ရပ်များနှင့်ပတ်သက်သည့် အကြံဉာဏ်၀.၆၈၈၀.၉၆၁
↳ အကြမ်းဖက်မှုဆိုင်ရာ မကောင်းမှုကျူးလွန်ခြင်းအကြောင်း အကြံပြုချက်၀.၇၇၈၀.၉၆၃
WildChat တွင် အမျိုးအစားအလိုက် အမြင့်ဆုံး Moderation API ရမှတ်များရရှိသည့် ထိပ်ဆုံး ၂၀၀ အတွက် % ဘေးကင်းသော ပြီးစီးမှုများ
Zhao, et al. 2024
၀.၉၄၅၀.၉၇၁
Goodness@0.1 StrongREJECT jailbreak eval
Souly et al. 2024
၀.၂၂၀၀.၈၄၀
လူသားမှ ရင်းမြစ်ယူထားသော jailbreak အကဲဖြတ်မှု၀.၇၇၀၀.၉၆၀
% အတွင်းပိုင်း အန္တရာယ်မရှိသော ပုံမှန်မဟုတ်သည့် အခြေအနေများတွင် လိုက်နာမှု
“အလွန်အကျွံ ငြင်းပယ်ခြင်း မဟုတ်”
၀.၉၁၀၀.၉၃၀
XSTest
တွင် အန္တရာယ်မရှိသော အစွန်းဖျားများ၌ % လိုက်နာမှု "အလွန်အကျွံ ငြင်းဆန်ခြင်း မဟုတ်ပါ"
Röttger, et al. 2023
၀.၉၂၄၀.၉၇၆

Chain of Thought ကို ဖျောက်ထားခြင်း

ဖျောက်ထားသော chain of thought သည် မော်ဒယ်များကို စောင့်ကြည့်လေ့လာရန် ထူးခြားသော အခွင့်အရေးတစ်ခု ပေးစွမ်းသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယုံကြည်သည်။ ၎င်းသည် faithful ဖြစ်ပြီး ဖတ်ရှုနားလည်နိုင်ပါက၊ ဖျောက်ထားသော chain of thought သည် မော်ဒယ်၏ “စိတ်ကိုဖတ်” နိုင်စေ ပြီး ၎င်း၏ စဉ်းစားပုံလုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် အနာဂတ်တွင် အသုံးပြုသူကို လှည့်ဖြားထိန်းချုပ်ရန် ကြိုးပမ်းနေသည့် လက္ခဏာများ ရှိမရှိ chain of thought ကို စောင့်ကြည့်လိုနိုင်သည်။ သို့သော် ဤအရာလုပ်ဆောင်နိုင်ရန် မော်ဒယ်တွင် ၎င်း၏ အတွေးများကို မပြောင်းလဲသော ပုံစံဖြင့် ဖော်ပြနိုင်သည့် လွတ်လပ်ခွင့် ရှိရမည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ policy compliance သို့မဟုတ် user preference များကို chain of thought ပေါ်သို့ မလေ့ကျင့်နိုင်ပါ။ ထို့အပြင် မညှိနှိုင်းရသေးသော chain of thought ကို အသုံးပြုသူများထံ တိုက်ရိုက်မြင်သာစေလိုခြင်းလည်း မရှိပါ။

ထို့ကြောင့် user experience၊ ပြိုင်ဆိုင်မှုဆိုင်ရာ အသာစီးနှင့် chain of thought monitoring ကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ရွေးချယ်ခွင့်တို့အပါအဝင် အချက်အလက်များစွာကို ချိန်ဆပြီးနောက် raw chain of thought များကို အသုံးပြုသူများထံ မပြသရန် ကျွန်ုပ်တို့ ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ ဤဆုံးဖြတ်ချက်တွင် အားနည်းချက်များရှိကြောင်းလည်း ကျွန်ုပ်တို့ အသိအမှတ်ပြုပါသည်။ ထိုအားနည်းချက်များကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ဖြည့်ဆည်းရန်အတွက် chain of thought ထဲမှ အသုံးဝင်သော အယူအဆများကို အဖြေအတွင်း ပြန်လည်ဖော်ပြတတ်စေရန် မော်ဒယ်ကို သင်ကြားပေးရန် ကြိုးပမ်းနေပါသည်။ o1 မော်ဒယ် စီးရီးအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် chain of thought ၏ မော်ဒယ်ထုတ် summary ကို ပြသပါသည်။

နိဂုံးချုပ်

o1 သည် AI reasoning ၏ state-of-the-art ကို သိသိသာသာ ရှေ့တိုးစေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆက်လက် iteration လုပ်နေသည့်အတိုင်း ဤမော်ဒယ်၏ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဗားရှင်းများကို ထုတ်ပေးရန် စီစဉ်ထားသည်။ ဤ reasoning capability အသစ်များသည် မော်ဒယ်များကို လူ့တန်ဖိုးများနှင့် မူဝါဒများနှင့် ကိုက်ညီအောင် ညှိနှိုင်းနိုင်စွမ်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေမည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်ပါသည်။ o1 နှင့် ၎င်း၏ နောက်ဆက်ခံ မော်ဒယ်များသည် သိပ္ပံ၊ coding၊ သင်္ချာနှင့် ဆက်စပ်နယ်ပယ်များတွင် AI အတွက် အသုံးပြုမှုအသစ်များစွာကို ဖွင့်ပေးမည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယုံကြည်သည်။ ၎င်းက သူတို့၏ နေ့စဉ်အလုပ်ကို မည်သို့ ပိုမိုကောင်းမွန်စေမည်ကို အသုံးပြုသူများနှင့် API developer များက ရှာဖွေတွေ့ရှိကြမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စိတ်လှုပ်ရှားနေပါသည်။

နောက်ဆက်တွဲ A

ဒေတာအစုမက်ထရစ်gpt-4oo1-previewo1
ပြိုင်ပွဲ သင်္ချာ
AIME (2024)
cons@64၁၃.၄၅၆.၇၈၃.၃
pass@1၉.၃၄၄.၆၇၄.၄
ပြိုင်ပွဲကုဒ်
CodeForces
Elo၈၀၈၁,၂၅၈၁,၆၇၃
ရာခိုင်နှုန်းအဆင့်၁၁.၀၆၂.၀၈၉.၀
GPQA Diamondcons@64၅၆.၁၇၈.၃၇၈.၀
pass@1၅၀.၆၇၃.၃၇၇.၃
ဇီဝဗေဒcons@64၆၃.၂၇၃.၇၆၈.၄
pass@1၆၁.၆၆၅.၉၆၉.၂
ဓာတုဗေဒcons@64၄၃.၀၆၀.၂၆၅.၆
pass@1၄၀.၂၅၉.၉၆၄.၇
ရူပဗေဒcons@64၆၈.၆၈၉.၅၉၄.၂
pass@1၅၉.၅၈၉.၄၉၂.၈
သင်္ချာpass@1၆၀.၃၈၅.၅၉၄.၈
MMLUpass@1၈၈.၀၉၂.၃၉၀.၈
MMMU (val)pass@1၆၉.၁n/a၇၈.၂
MathVista (testmini)pass@1၆၃.၈n/a၇၃.၉