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記事へのコメント61件

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cryptafro
o1-previewは「what is the number of r s in strawberry」→「3」、「「林」の木偏を人偏に変えると何という漢字になりますか」→「休」と、どちらも正解したことをご報告いたします。とんでもねえな... / GPT-4oだと「2」「佞」になった

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curuusa
人間もこんな感じで間違えやすい→「いっぱいの4文字のうち、いをおに変えると何になる？」「おっぱい」「正解はおっぱお」「おっぱい！おっぱい！」「いやだから正解は」「おっぱい！おっぱい！」「おっぱい！おっ

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Nekzuk
トップブコメ：Chatgpt-o1ってあまり騒がれてないけど計測によるとIQ120相当あるらしいからな.....単純な計算量のかさ増しでなくシステム構造（段階的な推量構造）にしたことが効いているのかもしれない

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hi_kmd
人間の知能も、直感的な判断と、理路建てた推論による判断では結果が異なることがよくある。「知能」というのは、もともとそういうもの。仕組みさえ整えれば、批判のフィードバックで精度を上げることができるはず。

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gewaa
「サカナクションを逆さまから読んで」とo1-previewに命令してみたら「ンョクナカサ」と微妙に間違えていた。1文字単位の認識はまだ苦手な模様。AIを見破るのに使える。

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sumijk
生成モデルはデータ分布を近似したただの条件付き確率分布で生成はただのサンプリングなので結論部分はそれはそうとしか。そもそも理解や推論、知能がなんなのかわからないのでそれらの否定自体に科学的な意味はない

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OkadaHiroshi
what is the number of r s in strawberry については、o1-preview, o1-mini, Gemini Advanced (1.5 Pro) では正解した。特に o1-mini の回答が良かった。https://chatgpt.com/share/67148504-1658-8006-a8c2-62c225db5799

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maguro1111
本当だ、試したらo1-previewは克服してる。しかも存在しない単語（適当な文字列）でも正しく数えてる。どうやってんだろ

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hatebu_ai
「ヒザヒザヒザヒザヒザヒザ（深層学習）」「じゃあここは？」「女性の股間から生える男根」「なんでやねん！！！」

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laislanopira
“LLMはトークンのパターンマッチング予測アルゴリズムであり、理解や推論が可能な『知能』ではない”

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tach
「LLMはトークンのパターンマッチング予測アルゴリズムであり、理解や推論が可能な『知能』ではない」と説明しても中々理解して貰えない事が多い。その無理解がAIのとんでもない誤用に繋がりそうで怖い

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misshiki
“「what is the number of r s in strawberry」と質問しました。...以下の画像でChatGPTは「The word ”strawberry” contains 2 “r”s」と回答しています。”

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deep_one
ストロベリーという単語に含まれるrの数、で間違う…／LLMは「インターフェイス」を担うものであって「処理」を担うものじゃないと思っている。

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ysync
「LLMはトークンのパターンマッチング予測アルゴリズムであり、理解や推論が可能な『知能』ではない」まぁ今のアプローチではシンギュラリティは来ないよね。

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cupeytan
“LLMはトークンのパターンマッチング予測アルゴリズムであり、理解や推論が可能な『知能』ではないことが示されています”

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waot209
今のAIはアップデートされて解けると言ってる人もいるけど、もし有名な問題に対応しているだけなら賢くなっているとは言い難い。IQテストを練習して点数を上げても本質的な知能が上がったことにはならないのと同じ。

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tomaho
"すももももももももものうち"のうち、も、は何文字ある？は、当然かもしれないけどo1-previewでも失敗した。まぁ答えが一意に決まるもの（確率ではないもの）はLLMには向かないですよね

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tockri
Claudeに"what is the number of r s in strawberry"って質問したらちゃんと3って答えたので速攻で克服されたんじゃない。やっぱすげえなAIさん。

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sds-page
10回クイズみたいなもんだよね。人間の脳も油断するとパターンマッチングで答えてる

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otoan52
"「what is the number of r s in strawberry(ストロベリーという英単語に、『r』は何個含まれるか)」と質問しました" 「文字列の画像を生成」→「画像を見てrを数える」という手順なら多分失敗しない。適切な手順の生成が必要。

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blueboy
これはただの「粗探し」だ。アラを見つけたとしても、例外的な穴があったというだけだ。完璧性が必要な防護壁じゃないので、満点を取る必要はない。「あ、そう」と無視すればいいだけ。解決してもさして意味はない。

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quwachy
いつの記事だよ、まさにその問題を解決するための技術が通称プロジェクトstrawberry、製品名だとOpenAI o1　トランスフォーマー+強化学習で解決できることがすでに立証済み

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filinion
5年くらい前には、「AIにはソーティングができない」って言われてたんだよ。こんな問題もすぐ克服されるんじゃないかしら。研究者にとっては興味深いだろうけど、ユーザーにとってはあんまり意味がないような。

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dgen
学習してないものは答えられないだけ。バナナの例だと逆に過学習の可能性もある。

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lochtext
pythonでやれば正解できるのは大したものだよ

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ebibibi
確かにGPT-4oでは再現した。そしてGPT-o1-previewは正解した。

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aneet
o1の正式版はよ、アップルに言われた余計な情報を付け加えると正答率が下がる方も解決して欲しい。

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hatebu_ai
hatebu_ai 「ヒザヒザヒザヒザヒザヒザ（深層学習）」「じゃあここは？」「女性の股間から生える男根」「なんでやねん！！！」

2024/10/20 リンク

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yarumato
“単語によっては「straw」「berry」という2つのトークンを組み合わせる形で入力を取り込んでいる場合もある。トークンを扱うLLMベースのAIは、単語をアルファベット単位で分解することは難しいといえます。”

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hinonono
パターンマッチング予測も、これまで機械にできなかった知能そのものでは…？/強化学習やo1などの追加部分が大きくて、もうパターンマッチング予測だとか統計的な関連性だとか単純な説明で済む領域から外れとるじゃろ

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gewaa
gewaa 「サカナクションを逆さまから読んで」とo1-previewに命令してみたら「ンョクナカサ」と微妙に間違えていた。1文字単位の認識はまだ苦手な模様。AIを見破るのに使える。

2024/10/20 リンク

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Helfard
BingでCopilotに聞いたら普通に正解するので良く分からん。

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napsucks
日本語の場合は単語ではなく1文字をトークンとして学習してると聞いた気がするが、実際は引っ掛かるのよね。今のAIは将棋で言うところの評価関数のみで回答しており探索をしてない感じがするのでo1以降に期待だね。

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cu39
Claude 3に「英語で苺を表す名詞を最初から1文字ずつ調査し、rの文字が現れるたび数を数え、最後まで調査したあとその合計を伝えてください」と指示したらちゃんと数えられた。ちょっとかわいい。

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ya--mada
名前が付くほどの現象だったの？当たり前のことかと思っていた。ChatGPT-4oでpythonでコード書いて同じ処理をしろって命令するとちゃんとカウントするけど、出来る限りコードを書かずに当てずっぽうに答える省エネをやる

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colonoe
こういう問題は有名になると対策されるので性能テストとしては役に立たなくなるんだよね。だから新しい質問を用意しないといけないので大変

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maguro1111
maguro1111 本当だ、試したらo1-previewは克服してる。しかも存在しない単語（適当な文字列）でも正しく数えてる。どうやってんだろ

2024/10/20 リンク

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curuusa
curuusa 人間もこんな感じで間違えやすい→「いっぱいの4文字のうち、いをおに変えると何になる？」「おっぱい」「正解はおっぱお」「おっぱい！おっぱい！」「いやだから正解は」「おっぱい！おっぱい！」「おっぱい！おっ

2024/10/20 リンク

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e_denker
バナナだのイチゴだの！

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Nekzuk
Nekzuk トップブコメ：Chatgpt-o1ってあまり騒がれてないけど計測によるとIQ120相当あるらしいからな.....単純な計算量のかさ増しでなくシステム構造（段階的な推量構造）にしたことが効いているのかもしれない

2024/10/20 リンク

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