GPT-5被曝效果遠(yuǎn)不達(dá)預(yù)期。

OpenAI連續(xù)12場(chǎng)發(fā)布會(huì)剛剛結(jié)束，大家最想看的GPT-5/4.5影子都沒(méi)有，于是華爾街日?qǐng)?bào)這邊爆料了。

• GPT-5已至少完成2輪訓(xùn)練，每次長(zhǎng)達(dá)數(shù)月，但是每次訓(xùn)練后都遇到新問(wèn)題。
• OpenAI正在專門(mén)雇人寫(xiě)代碼、做數(shù)學(xué)題為GPT-5從頭創(chuàng)建數(shù)據(jù)，o1合成數(shù)據(jù)也用，但效率不夠高，想要滿足GPT-5的預(yù)訓(xùn)練需求有難度。

按照市場(chǎng)估算，一次長(zhǎng)達(dá)6個(gè)月的訓(xùn)練僅計(jì)算就需要花費(fèi)5億美金。GPT-5兩次訓(xùn)練進(jìn)展都不順，背后的成本想必也是個(gè)天文數(shù)字。

Ilya前不久在NeurIPS 2024上宣判的預(yù)訓(xùn)練即將終結(jié)，似乎再次得到論證……

這也和The Information此前爆料相呼應(yīng)，隨著GPT系列進(jìn)化速度放緩，OpenAI正在嘗試調(diào)整戰(zhàn)略，比如o1、o3系列的推出。

目前，OpenAI對(duì)最新爆料尚無(wú)回應(yīng)。

但GPT-5究竟是OpenAI藏著不發(fā)，還是不能發(fā)？答案更確定了一點(diǎn)。

巨量數(shù)據(jù)算力堆不好GPT-5的預(yù)訓(xùn)練

在華爾街日?qǐng)?bào)的爆料中，OpenAI對(duì)于GPT-5的預(yù)期很高。

它能夠進(jìn)行科學(xué)探索發(fā)現(xiàn)，并完成例行的人類任務(wù)，比如預(yù)約、訂航班。而且希望它能夠犯更少的錯(cuò)誤，或者能夠承認(rèn)錯(cuò)誤存在，也就是減少幻覺(jué)。

這與更早透露出的信息相呼應(yīng)。OpenAI前CTO Mira曾形象地將GPT-5的智能水平比作博士生。

這意味著GPT-5能夠在某些特定領(lǐng)域取得高水平成績(jī)，能像研究生、博士那樣可以深刻理解、推理，并具備專業(yè)知識(shí)。對(duì)比來(lái)看，GPT-3是蹣跚學(xué)步的孩子，GPT-4是高中生。

今年10月，OpenAI最新籌集到的66億美元融資，估值飆升到1570億美元。投資者的再一次加碼，也被認(rèn)為是因?yàn)橄嘈臛PT-5將能完成重大飛躍。

但是GPT-5的發(fā)布一直懸而未決。

奧特曼之前表示，GPT-5不會(huì)有明確的發(fā)布時(shí)間，等什么時(shí)候準(zhǔn)備好了，就什么時(shí)候發(fā)。這個(gè)時(shí)間可能是2025，也可能是2026。

如今回溯來(lái)看，GPT-5的推出一直都坎坷不斷。

在2023年，OpenAI被曝光放棄了一個(gè)代號(hào)為Arrakis的模型。放棄原因是該模型不能實(shí)現(xiàn)在保持性能的同時(shí)減少對(duì)計(jì)算資源的需求，沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的訓(xùn)練效率。

這其實(shí)反向證明，如果想要訓(xùn)練規(guī)模更大規(guī)模的模型，還是需要更龐大的計(jì)算資源、更長(zhǎng)的時(shí)間。

從設(shè)定來(lái)看，GPT-5顯然會(huì)是個(gè)“巨無(wú)霸”。

GPT-5的開(kāi)發(fā)啟動(dòng)于GPT-4發(fā)布時(shí)。至今已經(jīng)超過(guò)18個(gè)月了。

它在內(nèi)部的代號(hào)是獵戶座Orion。按照原本計(jì)劃，微軟是想在2024年年中看到GPT-5的。

華爾街日?qǐng)?bào)披露，GPT-5的大規(guī)模訓(xùn)練至少進(jìn)行了2輪。每次都需要幾個(gè)月，每次也都遇到了新問(wèn)題。

最好的情況下，Orion比OpenAI目前的產(chǎn)品表現(xiàn)都要好。但與所消耗的成本相比，這種提升并不明顯。

據(jù)估測(cè)，一次為期6個(gè)月的訓(xùn)練僅算力成本就要消耗5億美元。對(duì)比來(lái)看，GPT-4的訓(xùn)練成本超1億美元。

另一方面，想要更好的模型，就需要更多的數(shù)據(jù)。

公共資源的數(shù)據(jù)消耗殆盡，OpenAI決定雇人從頭構(gòu)建數(shù)據(jù)。據(jù)爆料，它專門(mén)找了一些軟件工程師、數(shù)學(xué)家來(lái)寫(xiě)代碼、解數(shù)學(xué)題，供GPT-5學(xué)習(xí)。

一直以來(lái)，AI圈內(nèi)都認(rèn)為模型學(xué)習(xí)代碼可以提升它解決其他問(wèn)題的能力。

同時(shí)OpenAI也和一些物理學(xué)家合作，讓GPT-5學(xué)習(xí)科學(xué)家如何理解領(lǐng)域內(nèi)的問(wèn)題。

但問(wèn)題就是，這樣太慢了。

AI合成數(shù)據(jù)的路子OpenAI也走。據(jù)說(shuō)GPT-5就使用了o1合成的數(shù)據(jù)。

這種范式可能已經(jīng)可以被論證。

隔壁Anthropic也被爆料使用AI合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。他們的做法是把最好用的模型內(nèi)部自留合成數(shù)據(jù)，因?yàn)槟Ｐ托阅芘c合成數(shù)據(jù)質(zhì)量直接成正比。

以上，大概就是GPT-5最新相關(guān)信息。

不過(guò)話說(shuō)回來(lái)，最近誰(shuí)還在乎GPT-5呢（手動(dòng)狗頭）？

畢竟OpenAI憑借o1、o3系列開(kāi)啟了推理Scaling Law。

剛剛發(fā)布的o3在ARC-AGI上刷新成績(jī)。最新結(jié)果報(bào)告顯示，在400項(xiàng)公共任務(wù)上，o3的最好成績(jī)已經(jīng)達(dá)到91.5%。

在核心機(jī)制上，o3也給出新啟發(fā)。它通過(guò)LLM在token空間內(nèi)搜索和執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)了在測(cè)試時(shí)內(nèi)的知識(shí)重組。

隨著o3系列發(fā)布，AGI的預(yù)言依舊很有吸引力。

o3屠榜ARC-AGI測(cè)試，離AGI還有多遠(yuǎn)？

簡(jiǎn)單介紹一下ARC-AGI數(shù)據(jù)集，題目帶有色塊的網(wǎng)格陣列（以文本形式表述，用數(shù)字代表顏色），大模型需要觀察每道題目中3個(gè)輸入-輸出示例，然后根據(jù)規(guī)律填充新的空白網(wǎng)格。

這幾個(gè)示例比較簡(jiǎn)單，但實(shí)際面臨的問(wèn)題可能是這樣的：

ARC-AGI測(cè)試集一共包含400道公開(kāi)試題和100個(gè)私有問(wèn)題。

在公開(kāi)問(wèn)題中，o3高效率版的準(zhǔn)確率為82.8%，消耗了1.11億Token，平均每個(gè)任務(wù)成本為17美元。

低效率版本（計(jì)算量是高效版的172倍），準(zhǔn)確率高達(dá)91.5%，不過(guò)消耗的Token數(shù)也達(dá)到了驚人的95億。

另外OpenAI還做了一個(gè)專門(mén)針對(duì)ARC-AGI的版本，使用了75%的公開(kāi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練。

這個(gè)版本拿到私有測(cè)試集上測(cè)試，結(jié)果地計(jì)算量模式取得了76%的準(zhǔn)確率，高計(jì)算量模式則為88%。

并且，低計(jì)算量版本的成本在ARC-AGI-Pub的規(guī)則范圍內(nèi)（<$10k），成為了公共排行榜上的第一名。

88%的高計(jì)算量版本則過(guò)于昂貴，但仍然表明新任務(wù)的性能確實(shí)隨著計(jì)算量的增加而提高。

在此之前，GPT-3的準(zhǔn)確率是零，GPT-4o為5%，o1最好也剛剛超過(guò)30%。

ARC挑戰(zhàn)的發(fā)起者之一、前谷歌資深工程師、Keras之父Fran?ois Chollet認(rèn)為，o3能夠適應(yīng)以前從未遇到過(guò)的任務(wù)，可以說(shuō)在ARC-AGI領(lǐng)域接近人類水平。

當(dāng)然成本也十分昂貴，即使是低計(jì)算量模式，每個(gè)任務(wù)也需要17-20美元，而發(fā)起方雇傭真人解決此類問(wèn)題的成本，平均到每個(gè)問(wèn)題只有5美元。

但拋開(kāi)成本問(wèn)題，Chollet指出，o3對(duì)GPT系列的改進(jìn)證明了架構(gòu)的重要性，認(rèn)為無(wú)法在GPT-4上通過(guò)投入更多計(jì)算來(lái)獲得這樣的成績(jī)。

所以，通過(guò)ARC-AGI測(cè)試，意味著o3實(shí)現(xiàn)AGI了嗎？Chollet認(rèn)為并不是。

通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，o3在一些非常簡(jiǎn)單的任務(wù)上仍然失敗，這表明其與人類智能存在根本差異。

另外，ARC-AGI的下一代ARC-AGI-2也即將推出，早期測(cè)試表明其將對(duì)o3構(gòu)成重大挑戰(zhàn)，即使在高計(jì)算量模式下，其得分也可能會(huì)降低到30%以下（而聰明人仍然能夠得分超過(guò)95%）。

但無(wú)論是否達(dá)到AGI，o3能夠?qū)崿F(xiàn)的成績(jī)都是前所未有的，甚至有人認(rèn)為，針對(duì)ARC這樣的任務(wù)而言，人類的優(yōu)勢(shì)其實(shí)是在于視覺(jué)推理，如果改成像模型看到的那樣用文本形式描述圖形，那人類做的不一定會(huì)比AI好。

并且，針對(duì)o3“沒(méi)能成功”的一個(gè)案例，還有人質(zhì)疑是標(biāo)準(zhǔn)答案錯(cuò)了。

這道題當(dāng)中，變化規(guī)律是將處于同一行或列的兩個(gè)藍(lán)色格子連成線，并把穿過(guò)的紅色區(qū)域整塊涂藍(lán)。

這道題的“標(biāo)準(zhǔn)答案”和o3的嘗試，區(qū)別就是綠色框中的部分是否被涂成藍(lán)色：

在三個(gè)示例當(dāng)中，由紅變藍(lán)的部分都是被連線從中間穿過(guò)，但在這道題中連線是從這個(gè)3×4的紅色區(qū)域下方經(jīng)過(guò)，o3因此認(rèn)為不該把這塊區(qū)域涂藍(lán)。

那么，o3又是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？

有人認(rèn)為是通過(guò)提示詞，但ARC挑戰(zhàn)負(fù)責(zé)人Greg Kamradt和OpenAI的研究人員Brandon McKinzie均否認(rèn)了這一說(shuō)法，表示給o3的提示詞非常簡(jiǎn)單。

另外Chollet推測(cè)，o3的核心機(jī)制似乎是在Token空間內(nèi)搜索和執(zhí)行自然語(yǔ)言程序——在某種評(píng)估器模型引導(dǎo)下，搜索可能的描述解決任務(wù)所需的步驟的思維鏈空間。

按照Chollet的觀點(diǎn)，o3實(shí)現(xiàn)了在測(cè)試時(shí)的知識(shí)重組，總之，o3構(gòu)建出了一種通向AGI的新的范式。

英偉達(dá)AI科學(xué)家范麟熙（Jim Fan）認(rèn)為，o3的本質(zhì)是“放松單點(diǎn)RL超級(jí)智能，以覆蓋有用問(wèn)題空間中的更多點(diǎn)”。

也就是用深度換取廣度，放松對(duì)于個(gè)別任務(wù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，換得在更多任務(wù)上的通用性。

范麟熙舉例說(shuō)，像AlphaGo、波士頓動(dòng)力電子地圖集都是超級(jí)人工智能，在特定的任務(wù)上表現(xiàn)非常出色。

但o3不再是像這樣只能應(yīng)付單點(diǎn)任務(wù)的專家，而是一個(gè)在更大的有用任務(wù)集都表現(xiàn)優(yōu)異的專家。

不過(guò)范麟熙也表示，o3仍然無(wú)法涵蓋人類認(rèn)知的所有分布，我們?nèi)匀惶幱谀S克悖論之中。

（莫拉維克悖論認(rèn)為，人類所獨(dú)有的高階智慧能力只需要非常少的計(jì)算能力（例如推理），但是無(wú)意識(shí)的技能和直覺(jué)卻需要極大的運(yùn)算能力。）

ARC挑戰(zhàn)發(fā)起方的發(fā)現(xiàn)——o3在一些非常簡(jiǎn)單的任務(wù)上失敗，似乎剛好印證了這一觀點(diǎn)。

最后，關(guān)于AGI，范麟熙表示，我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了巨大的里程碑，并且有清晰的路線圖，但還有更多事情要做。

One More Thing

作為12天發(fā)布的一部分，OpenAI在最后一天發(fā)布o(jì)3的同時(shí)，也發(fā)了一篇關(guān)于安全問(wèn)題的論文。

論文引入了一種名為慎重對(duì)齊（deliberative alignment）的對(duì)齊方式，直接向推理模型傳授人工編寫(xiě)、可解釋的安全規(guī)范，并訓(xùn)練他們?cè)诨卮鹬皩?duì)這些規(guī)范進(jìn)行明確的推理。

結(jié)果，訓(xùn)練出的模型不需要人工標(biāo)記的CoT或答案，就可以高度精確地遵守OpenAI的安全政策。

OpenAI發(fā)現(xiàn)，o1在一系列內(nèi)部和外部安全基準(zhǔn)方面顯著優(yōu)于GPT-4o等其他最先進(jìn)模型 ，并且在許多具有挑戰(zhàn)性的（安全）數(shù)據(jù)集上的性能達(dá)到飽和。

這一發(fā)現(xiàn)，揭示了推理將成為提高模型安全性的一條新途徑。