Evaluation of OpenAI o1: Opportunities and Challenges of AGI

本文是LLM系列文章，针对《Evaluation of OpenAI o1: Opportunities and Challenges of AGI》的翻译。

摘要

这项全面的研究评估了 OpenAI 的 o1-preview 大型语言模型在各种复杂推理任务中的性能，这些任务跨越多个领域，包括计算机科学、数学、自然科学、医学、语言学和社会科学。通过严格的测试，o1-preview 展示了卓越的能力，从编码挑战到科学推理，从语言处理到创造性问题解决，通常都能达到人类水平或卓越的性能。主要发现包括：

• 解决复杂的竞争性编程问题的成功率为 83.3%，超过了许多人类专家。
• 生成连贯准确的放射学报告的能力，优于其他评估模型。
• 高中水平数学推理任务准确率 100%，提供详细的分步解答。
• 跨医学等通用和专业领域的高级自然语言推理功能。
• 在芯片设计任务中表现出色，在 EDA 脚本生成和错误分析等领域优于专业模型。
• 精通人类学和地质学，在这些专业领域表现出深刻的理解和推理能力。
• 强大的量化投资能力。O1 拥有全面的金融知识和统计建模技能。
• 在社交媒体分析方面表现出色，包括情感分析和情感识别。

该模型在需要跨各个领域进行复杂推理和知识整合的任务中尤其出色。虽然观察到一些限制，包括在更简单的问题和某些高度专业化的概念的挑战上偶尔出现错误，但总体结果表明人工智能取得了重大进展。该评估不仅突出了 o1-preview 的当前优势和局限性，还确定了未来开发的关键领域，包括多模态集成、特定领域的验证和实际应用程序的道德考虑。这些发现为大型语言模型在许多领域的潜力提供了宝贵的见解，并为人工智能研究和应用的进一步发展铺平了道路。

1 引言