4人团队斩获AI奥数竞赛百万大奖!AI破解29题,华人博士荣登第二

⭐发布日期:2024年09月24日 | 来源:海报新闻

⭐作者:塩野瑛久 责任编辑:Admin

⭐阅读量:716 评论:2人

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编辑:桃子 乔杨

【新智元导读】历经3个月,首届AI奥数竞赛终于公布最终结果了!Gemma 7B只能达到3/50正确率的题目中,第一名的Numina模型居然刷出了29/50的成绩。


AI奥林匹克数学大奖的最终结果,终于公布了!

今天,数学大神陶哲轩的一篇帖子引起了大家的关注。

他表示,Kaggle上的第一届AI数学奥林匹克竞赛中,第一名模型居然在全部50道题中答对了29道,有点出乎意料。

陶哲轩所说的,是Kaggle社区中一个从4月开始的挑战赛,奖金池有1000万美元,旨在推动提高AI模型的数学推理能力。

比赛地址:https://www.kaggle.com/competitions/ai-mathematical-olympiad-prize/overview

总的来看,这次比赛共有5个团队胜出,第一名是Numina,第二名是CMU_MATH,第三名是after exams,第四名是codeinter,第五名是Conor #2。

这些团队成员至多有5人,最少有1人。

值得一提的是,仅凭借1人拿下比赛第二名的华人学者,竟是来自CMU博士。

虽然有GSM8K等流行的基准测试,但不可避免的数据泄露问题会影响评估的准确性。

AI参赛破纪录,50题做对29道



而这次挑战赛采取了Kaggle一贯的私有测试集模式。主办方共准备了110道题,包括训练集10道、公共测试集50道以及私有测试集50道。

这些题目涵盖了简单算术、代数、集合推理等多方面的题目,难度略高于AMC 12(美国数学竞赛),略低于AIME(美国数学邀请赛),需要使用高中水平的数学知识。

你可能觉得美国高中的数学题应该不难,但竞赛官网上有这样一句话,「AIME旨在挑战聪明的学生,以选择代表美国参加IMO(国际数学奥赛)的学生。」

比如训练集中的这样一道题:

在三位数111至999中,每个数字都被染成蓝色或黄色,使得任意两个(不一定不同)黄色数字的和等于一个蓝色数字。最多可能有多少个黄色数字?

答案是250(取模1000后的结果),不知道你觉得难度如何。

主办方出完题之后,也把题目拿给Gemma 7B做了基准测试,正确率只有3/50。

而排名第一的Numina,居然能达到29/50的正确率,已经逼近AMC 12晋级AIME所需要的正确率。

成绩公布后,Numina项目的众多参与者也高兴得纷纷发推庆祝。

但遗憾的是,他们口中的Numina Math 7B模型尚未发布。从推文信息来看,模型并非从头搭建,而是微调了开源的LLM从而提升数学推理能力,并将在未来公开一系列信息——包括模型、数据集以及构建方法!

获奖团队成员介绍


从总排行榜中,我们可以看到,拿到排行榜第一名的团队一共有4人,分别来自不同的机构。

Jia Li

Jia Li目前是一家初创公司Numina的联合创始人,这次参与比赛的模型便是基于此微调而来的。

Lewis Tunstall

Lewis Tunstall是Hugging Face的一名机器学习研究员,目前专注于研究人类反馈进行强化学习(RLHF)的工具和方法。

Edward Beeching

Edward Beeching本人也来自Hugging Face,研究重点是RLHF、嵌入式学习和LLM工具的使用。在此之前,他曾是INSA Lyon/INRIA的博士生。作为INRIA CHROMA团队的一员,还曾研究了基于结构化记忆的深度强化学习方法,用于规划和导航。

Edward曾获得物理学学士学位,并在地球物理学领域的图像处理和信号处理方面,拥有6年的行业经验。之后又获得了机器学习和数据挖掘硕士学位。

斩获一等奖的最后一位成员是Hélène Evain。

值得一提的是,第二名获得者是CMU博士Zhiqing Sun(孙之清)。在这场比赛中,他训出的AI答对了22道题目。

孙之清目前是CMU LTI即将毕业的博士生,导师是Yiming Yang教授。他曾在北大学获得了计算机科学学士学位。

他的个人研究曾获得了谷歌自然语言处理博士奖学金(2023年),以及OpenAI Superalignment Fast Grants(2024年)的奖励。

孙之清本人对机器学习和人工智能领的研究感兴趣,并且最近的研究主要集中在基础模型的可扩展对齐上。

百万大奖


关于这次参赛整体情况,共有1401个参与者,参与的团队有1161个,最终提交模型结果有1831份。

这次大赛将最终根据排名,分别给出不同的奖励:

进步奖(Progress Prize):,048,576

排名前列的团队将获得以下奖金:

第一名:1,072

第二名:,536

第三名:,768

第四名:,384

第五名:,192

如果前五名中的任一团队在公开和私有测试集上的得分都未能超过Gemma 7B的3/50基准,奖金将减少到原来的四分之一,具体数额如下:

第一名:,768

第二名:,384

第三名:,192

第四名:,096

第五名:,048

综合进步奖(Overall Progress Prize):将授予在公开及私有测试集上至少获得47/50分的最高排名团队。在为排名前五的团队颁发奖金后,总奖金的剩余部分将颁发给综合进步奖获得者。

如果本次比赛产生了获胜者,其奖金不低于4,624。如果没有团队获得该奖,剩余的奖金将转入下一届比赛,采用相同的奖金分配方式。

另外,这次AI|MO大赛的顾问委员会包括两位菲尔兹奖得主陶哲轩(Terence Tao)和Timothy Gowers,还有Dan Roberts、Geoff Smith和Po-Shen Loh。

参考资料:

https://mathstodon.xyz/@tao https://x.com/JiaLi52524397/status/1808886880164880631

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克莱尔·兰金

7秒前:如果没有团队获得该奖,剩余的奖金将转入下一届比赛,采用相同的奖金分配方式。

IP:57.39.7.*

佩内洛

8秒前:这些团队成员至多有5人,最少有1人。

IP:82.37.9.*

里久鸣祐果

7秒前:他的个人研究曾获得了谷歌自然语言处理博士奖学金(2023年),以及OpenAI Superalignment Fast Grants(2024年)的奖励。

IP:55.25.5.*

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