論文の概要: System 2 thinking in OpenAI's o1-preview model: Near-perfect performance on a mathematics exam
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07114v3
- Date: Fri, 25 Oct 2024 07:57:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 22:17:22.817236
- Title: System 2 thinking in OpenAI's o1-preview model: Near-perfect performance on a mathematics exam
- Title（参考訳）: OpenAIのo1-previewモデルにおけるシステム2思考:数学試験におけるほぼ完璧な性能
- Authors: Joost de Winter, Dimitra Dodou, Yke Bauke Eisma,
- Abstract要約: OpenAIはシステム2のような推論を扱うために設計されたo1モデルシリーズを導入した。
オランダの直観的Bの最終試験では,o1-previewモデルを2回試験した。
その結果、o1-previewは強く(97.8パーセント)、汚染は要因ではないことが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The processes underlying human cognition are often divided into System 1, which involves fast, intuitive thinking, and System 2, which involves slow, deliberate reasoning. Previously, large language models were criticized for lacking the deeper, more analytical capabilities of System 2. In September 2024, OpenAI introduced the o1 model series, designed to handle System 2-like reasoning. While OpenAI's benchmarks are promising, independent validation is still needed. In this study, we tested the o1-preview model twice on the Dutch 'Mathematics B' final exam. It scored a near-perfect 76 and 74 out of 76 points. For context, only 24 out of 16,414 students in the Netherlands achieved a perfect score. By comparison, the GPT-4o model scored 66 and 62 out of 76, well above the Dutch average of 40.63 points. Neither model had access to the exam figures. Since there was a risk of model contamination (i.e., the knowledge cutoff of o1-preview and GPT-4o was after the exam was published online), we repeated the procedure with a new Mathematics B exam that was published after the cutoff date. The results again indicated that o1-preview performed strongly (97.8th percentile), which suggests that contamination was not a factor. We also show that there is some variability in the output of o1-preview, which means that sometimes there is 'luck' (the answer is correct) or 'bad luck' (the output has diverged into something that is incorrect). We demonstrate that a self-consistency approach, where repeated prompts are given and the most common answer is selected, is a useful strategy for identifying the correct answer. It is concluded that while OpenAI's new model series holds great potential, certain risks must be considered.
- Abstract（参考訳）: 人間の認知の基礎となるプロセスは、しばしば、高速で直感的な思考を含むシステム1と、ゆっくりで意図的な推論を含むシステム2に分けられる。
以前は、システム2のより深く、より分析的な能力が欠如しているとして、大きな言語モデルが批判されていた。
2024年9月、OpenAIはシステム2のような推論を扱うために設計されたo1モデルシリーズを導入した。
OpenAIのベンチマークは有望だが、独立した検証が必要である。
本研究では,オランダの'数学B'最終試験において,o1-previewモデルを2回試験した。
76点中76点、74点に近かった。
オランダの学生16,414人中24人が完璧に得点した。
一方、GPT-4oはオランダ平均の40.63点を大きく上回る76点中66点と62点を記録した。
どちらのモデルも試験結果にアクセスできなかった。
モデル汚染のリスク (o1-preview と GPT-4o の知識遮断はオンライン公開後に発生した) のため, カットオフ日後に発表された新しい数学 B 試験でこの手順を繰り返した。
結果は再び、o1-previewが強く(97.8パーセント)、汚染は要因ではないことを示している。
また、o1-previewの出力にばらつきがあることが示され、これは時々'luck'(答えが正しい)や'bad luck'(出力が正しくないものに分岐した)が存在することを意味する。
繰り返しプロンプトが与えられ、最も一般的な解答が選択される自己整合アプローチが、正しい解答を特定する上で有用な戦略であることを実証する。
OpenAIの新しいモデルシリーズは大きな可能性を秘めているが、あるリスクを考慮する必要があると結論付けている。
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