Phi 4 Mini Reasoning

Diamond Diamond - это экспериментальная модель для усиления агентов решения задач, работающая как дополнение к базовой модели. Она предлагает структурированный механизм для организации решений длинных цепочек логических рассуждений с помощью последовательных шагов, объяснений и верификаций. Diamond аналогичен Tree of Thoughts (ToT), но с усовершенствованиями для повышения устойчивости к ошибкам. Он применяет иерархическую декомпозицию для планирования сложных задач, где каждый шаг включает модульный подход, содержащий: 1. Формулировку подзадачи 2. Шаги рассуждения для её решения 3. Решение этого этапа 4. Верификацию решения с помощью альтернативного подхода Модель Diamond специально разработана для математических задач, хотя возможно применение и в других областях. Она работает, используя программное агентское обертывание, которое направляет базовую модель через этот структурированный процесс решения проблем. • данные разработчика

Стандартная оценка AI: У меня есть модель, которая может решать задачи. Метод оценки: Я отправлю модели набор задач и посмотрю, сколько из них она решит правильно. Достоинства: • Просто подсчитать правильные ответы и определить точность • Легко сравнивать разные модели • Позволяет оценить способность модели достигать правильных ответов Недостатки: • Не дает представления о ходе мыслей модели • Не учитывает, насколько близко модель подошла к решению при неверном ответе • Не учитывает, действительно ли модель решила задачу или просто угадала ответ • Затрудняет понимание причин ошибок модели Примеры: • GSM8K: коллекция задач по математическим рассуждениям, где точность определяется как доля правильных окончательных ответов • MMLU: набор тестов с множественным выбором по 57 предметам, где проверяется только выбранный вариант • данные разработчика

Стандартная оценка AI: ChatGPT Глава: "Анализ возможностей GPT-4 в решении сложных математических задач" Стандартная методология оценки: В рамках нашей оценки математических способностей GPT-4 мы использовали набор из 20 задач различной сложности, отобранных из олимпиад и сборников AIME. Каждая задача была представлена модели в текстовом формате без дополнительных подсказок или инструкций. Мы классифицировали ответы в три категории: 1. Полностью верное решение: модель предоставила корректный ответ с правильным обоснованием и промежуточными шагами. 2. Частично верное решение: модель использовала адекватный подход, но допустила ошибки в вычислениях или логике. 3. Неверное решение: модель выбрала неправильный подход или дала неверный ответ. Для каждой задачи мы делали три попытки и учитывали лучший результат. Вся оценка проводилась через API с температурой 0.2, чтобы обеспечить некоторую вариативность, но при этом ограничить случайность. • данные разработчика