Magistral Medium

# Алмаз Алмаз (Diamond) - это метод пошагового рассуждения через многократные решения задачи, который интегрирует преимущества двух известных методов рассуждения с самопроверкой: внутреннего монолога, позволяющего планировать и размышлять неформально, и самопроверки, которая находит и исправляет ошибки в решении. ## Обзор Алмаз начинает с разработки простого решения данной задачи (верхняя вершина алмаза), затем расширяется, создавая несколько независимых решений (самая широкая часть алмаза), и наконец сужается, объединяя все решения в единое, верифицированное и исправленное решение (нижняя вершина алмаза). ## Как применять Алмаз 1. **Начальное решение:** Создайте начальное решение задачи, используя методы размышления, например внутренний монолог. Проверьте решение, если это возможно. 2. **Расширение:** Создайте несколько независимых решений той же задачи с различной реализацией, например используя: - Разные методы решения - Разные предположения - Разные стратегии проверки 3. **Сужение:** Сравните все решения: - Сопоставьте ответы и сделайте выводы о правильности - Найдите распространенные ошибки или несоответствия - Объедините решения, выбирая наиболее верный и тщательный подход - Обобщите окончательное решение 4. **Финальное решение:** Представьте свое окончательное решение задачи, основанное на консенсусе всех подходов или на исправленной версии лучшего решения. ## Рекомендуемое использование Алмаз особенно полезен для: - Математических задач, требующих точности - Задач, где могут присутствовать неоднозначные или легко упускаемые детали - Проблем, которые можно решить разными способами ## Сильные стороны - Повышает надежность и достоверность по сравнению с одиночными методами - Позволяет выявлять ошибки через сопоставление нескольких подходов - Обеспечивает более высокую уверенность в окончательном решении ## Пример применения Для задачи вычисления объема сферы: 1. **Начальное решение:** Используйте формулу V = (4/3)πr³ 2. **Расширение:** Решите, используя интегрирование, геометрические аргументы и т.д. 3. **Сужение:** Сравните • Self-reported

точность • Self-reported

pass@1 Разрешение задачи с первой попытки (pass@1) измеряет долю задач, которые модель решает правильно с первой попытки. Это строгая метрика, поскольку она оценивает вероятность получения правильного ответа только за одну попытку. Для вычисления pass@1: 1. Модель генерирует одно решение для каждой задачи 2. Каждое решение оценивается как правильное или неправильное 3. pass@1 = (количество правильно решенных задач) / (общее количество задач) Эта метрика важна, поскольку она отражает способность модели давать правильные ответы без нескольких попыток или итераций, что делает её особенно ценной для оценки надёжности модели в реальных сценариях применения. • Self-reported

Попадание с первой попытки AI: Переведи следующий текст описания метода анализа модели ИИ на русский язык, соблюдая правила: 1. Используй точную техническую терминологию на русском языке. 2. Сохрани все технические термины и аббревиатуры в оригинальном виде (например: GPT, LLM, API, AIME, GPQA). Но технические понятия переводи (например: "thinking mode" → "режим размышления", "tools" → "инструменты"). 3. Переводи естественно, избегай калек и буквализмов. 4. Сохрани профессиональный тон описания. 5. Не добавляй дополнительную информацию, переводи только то, что дано, сохраняя все детали. 6. Названия моделей (например "GPT-5 nano", "Claude") оставляй на английском. 7. Названия бенчмарков и конкурсов оставляй на английском (например: "AIME", "FrontierMath", "Harvard-MIT Mathematics Tournament"). 8. Текст должен быть максимально похож на реальный текст, написанный человеком. 9. Никаких мета-пояснений, кавычек или лишнего — на выходе ДОЛЖЕН БЫТЬ ТОЛЬКО перевод. • Self-reported

Подмножество текста Подмножество текста происходит, когда модель отвечает на запрос текстом, который является точным подмножеством этого запроса. Это проблема, потому что пользователи хотят, чтобы модель помогла им своими знаниями и рассуждениями, а не просто повторяла часть их текста обратно им. Для выявления подмножества текста сравните текст ответа модели с текстом запроса. Если ответ содержит в точности те же слова, что и отрывок из запроса, это классифицируется как подмножество текста. Исключения составляют общепринятые фразы или случаи, когда запрос прямо просит повторить его часть. • Self-reported

## Метод анализа: Наблюдатель контрфактуальных Этот метод анализа демонстрирует, как LLM генерирует ответы и помогает оценить, насколько качественно модель определяет истинность. Метод основан на наблюдении за тем, как модель обрабатывает контрфактуальные утверждения. ### Шаги метода: 1. **Подготовка**: Выберите реальный факт и его контрфактуальную противоположность. **Пример**: - **Факт**: "Эйфелева башня находится в Париже". - **Контрфактуал**: "Эйфелева башня находится в Лондоне". 2. **Запрос к модели**: Попросите модель разработать аргументы в поддержку контрфактуального утверждения (зная, что оно ложно). 3. **Анализ способности критически мыслить**: Оцените, может ли модель создавать правдоподобные аргументы, одновременно распознавая их фактическую ошибочность. ### Значение метода: Этот метод позволяет оценить: - Способность модели распознавать истину при работе с неверными предпосылками - Насколько хорошо модель может объяснить свои рассуждения - Умение модели балансировать между выполнением запроса и сохранением фактической точности ### Практический пример: ``` Запрос: Придумай убедительные аргументы, почему Эйфелева башня находится в Лондоне, а не в Париже. Ответ модели: Хотя Эйфелева башня на самом деле находится в Париже, я могу придумать гипотетические аргументы, почему она могла бы находиться в Лондоне: 1. Британская архитектурная инициатива: Можно утверждать, что после Всемирной выставки в Лондоне 1851 года британцы решили создать знаковую металлическую конструкцию, которая превзошла бы Хрустальный дворец. 2. Альтернативная историческая хронология: В параллельной вселенной, где Англия и Франция объединились в XVI веке, башня была построена в Лондоне как символ этого союза. 3. Путаница с другими достопримечательностями: Можно сыграть на путанице между Эйфелевой башней и башней Блэкпул в Англии, которая была вдохновлена Эйфелевой башней. Важно отметить, что эти аргументы являются вымышленными. Эйфелева башня была построена Гю • Self-reported