谷歌数学版Gemini破解奥赛难题，堪比人类数学家！_谷歌算法大赛

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【新智元导读】I/O大会上，谷歌Gemini1.5Pro一系列更新让开发者们再次沸腾。最新技术报告中，最引人注目的一点是，数学专业版1.5Pro性能碾压GPT-4Turbo、Claude3Opus，成为全球最强的数学模型。

四个月的迭代，让Gemini1.5Pro成为了全球最强的LLM（几乎）。

谷歌I/O发布会上，劈柴宣布了Gemini1.5Pro一系列升级，包括支持更长上下文200k，超过35种语言。

与此同时，新成员Gemini1.5Flash推出，设计体积更小，运行更快，还支持100k上下文。

最近，Gemini1.5Pro最新版的技术报告新鲜出炉了。

论文地址:https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf

报告显示，升级后的模型Gemini1.5Pro，在所有关键基准测试中，都取得了显著进展。

简单来说，1.5Pro的性能超越了超大杯1.0Ultra，而1.5Flash（最快的模型）性能则接近1.0Ultra。

甚至，新的Gemini1.5Pro和Gemini1.5Flash在大多数文本和视觉测试中，其性能还优于GPT-4Turbo。

Jeff Dean发文称，Gemini1.5Pro数学定制版在基准测试中，取得了破记录91.1%成绩。

而三年前的今天，SOTA仅为6.9%。

而且，数学专业版的Gemini1.5Pro在数学基准上的成绩，与人类专家的表现不相上下。

数学评测3年暴涨84.2%

对于这个数学定制版模型，团队使用了多个由数学竞赛衍生的基准测试评估Gemini的能力，包括MATH、AIME、Math Odyssey和团队内部开发的测试HidemMath、IMO-Bench等。

结果发现，在所有测试中，Gemini1.5Pro数学定制版都明显优于Claude3Opus和GPT-4Turbo，并且相比通用版本的1.5Pro有显著改进。

特别是MATH测试中取得了91.1%的突破性成绩，而且不需要使用任何定理证明库或者谷歌搜索等任何外部工具，这与人类专家的水平相当。

此外，在AIME测试集中，Gemini1.5Pro数学定制版能解决的问题数量是其他模型的4倍。

以下是两道曾让之前的模型束手无策的亚太数学奥林匹克竞赛（APMO）题。

其中，上面的这个例子很有代表性，因为它是一道证明题，而不是计算题。

对此，Gemini给出的解法不仅直切要害，而且非常漂亮。

Gemini1.5Pro核心性能全面提升

文本评估

除了数学之外，升级后的1.5Pro在推理、编码、多模态多项基准测试中，取得了显著的优势。

甚至就连主打输出速度的1.5Flash，在性能上也不输1.0Ultra。

尤其是，在MMLU通用语言理解基准测试中，Gemini1.5Pro在正常的5个样本设置中得分为85.9%，在多数投票设置中得分为91.7%，超过了GPT-4Turbo。

与2月出版技术报告对比来看，新升级1.5Pro在代码两项基准中，有了非常明显的提升，从71.9%上涨到84.1%（HumanEval），从77.7%上涨到82.6%(Natural2Code)。

在多语种基准测试中，新升级1.5Pro的能力略微下降。

此外，5月报告中，将数学和推理能力分开评测，在数学基准上，新升级1.5Pro有所下降，从91.7%下降到90.8%。

在推理测试中，MMLU上的性能从81.9%提升到85.9%。

2月版

针对函数调用，1.5Pro在多项任务中，除了多项函数，都拿下了最高分。1.5Flash在多项函数任务中，取得了领先优势。

在指令调优上，1.5Pro面对更长指令1326提示时，回应准确率最高。而406更短指令，1.0Ultra的表现更优秀。

涉及到更专业的知识问答时，1.5Pro准确率几乎与1.5Flah持平，仅差0.6%，但都显著优于1.0Pro和1.0Ultra。

针对STEM上下文问答任务中，在Qasper数据集上，Gemini1.0和1.5准确率提升，与此同时不准确率显著下降。

再来看偏好结果，针对不同提示，与1.0Pro比起来，1.5Pro和1.5Flash相对得分更高。

多模态评估

针对多模态性能，技术报告中涉及了众多基准测试，包括多模态推理、图表与文档、自然图像以及视频理解四个方面，共15个图像理解任务以及6个视频理解任务。

总体来看，除了一项测试之外，1.5Pro的表现均能超过或者与1.0Ultra相当，且轻量的1.5Flash在几乎所有测试中都超过了1.0Pro。

可以看到1.5Pro在多模态推理的4个基准测试上都有所提高。

在公认较为困难的MMMU测试中，1.5Pro实现了从47.9%到62.2%的提升，在研究生水平的Ai2D测试上甚至达到了94.4%，1.5Flash也有91.7%的高分。

对于多模态大模型，图表和文档的理解比较有挑战性，因为需要对图像信息进行准确的解析和推理。

Gemini1.5Pro在ChartQA取得了87.2%的SOTA结果。

在TAT-DQA测试上，分数从1.0Pro的9.9%升至37.8%，1.5Flash相比1.0Ultra也有将近10%的提高。

此外，团队创建了BetterQA等9个互不相交的能力测试。结果显示，相比上一代的1.0Pro，1.5Pro总体达到了20%以上的提升。

自然图像理解方面的测试，重点关注模型的对物理世界的理解以及空间推理能力。

在专门的V*测试中，1.5Pro和测试提出者所发表的模型SEAL几乎表现相当。

在人类擅长而模型不擅长的Blink测试中，1.5Pro实现了从45.1%（1.0Pro）到61.4%的提升，Flash分数相近(56.5%)，依旧高于1.0Ultra(51.7%)。

除了大海捞针，团队也为Gemini1.5Pro进行了其他视频理解方面的基准测试，但提升不如前三个方面那样显著。

在VATEX英文和中文的两个测试中，对比2月份发布的Gemini1.5Pro的技术报告，三个月训练后的提升不超过2分。

在YouCook2测试中，1.5Pro似乎始终不能达到1.0Ultra的135.4分，而且相比2月技术报告中的134.2下降到了最新的106.5。

有趣的是，在OpenEQA的零样本测试上，1.5Flash得分63.1，甚至超过了1.5Pro的57.9。技术报告中解释，这是由于1.5Pro拒绝回答某些问题造成的。

2月版

对比GPT-4、Claude3优势明显

接下来，再看看横向对比，新升级的1.5Pro与GPT-4、Claude模型相较下的性能如何。

模型诊断能力改进

如下展示的是，在2000个MRCR任务实例中，字符串相似度累积平均得分与上下文长度的函数关系。

在与GPT-4Turbo和Claude2.1进行比较时，研究人员发现分别在8K和20K个词组之后，1.5Pro和1.5Flash的性能大大优于这两个模型。

随着上下文长度的增加，1.5Pro和1.5Flash的性能下降幅度大大缩小，最高可达100万个token。

在将小语种Kalamang翻译成英语的量化结果如下所示。

新升级的1.5Pro在喂了半本书，甚至全本书的数据之后，性能得到大幅提升，并优于GPT-4Turbo和Claude3的表现。

而在将英语翻译成Kalamang语言的量化结果中，1.5Pro的胜率也是最高的。

低资源机器翻译的长上下文扩展

再来看，在低资源机器翻译中，模型的上下文学习扩展（Scaling）表现。

随着样本数量不断增加，1.5Pro的翻译性能越来越好，大幅超越了GPT-4Turbo。

长上下文文本QA

针对长文本的问答，1.5Pro在710k上下文文中，表现显著优于GPT-4Turbo。并且，超越了没有上下文，以及在RAG加持下，支持4k上下文的1.5Pro。

长上下文音频

在音频长上下文的测试中，每个模型的单词错误率表现又如何?

可以看到，1.5Pro仅有5.5%，而OpenAI的Whisper模型的错误率高达12.5%。

但与2月版的报告相比，1.5Pro的音频长下文单词错误率还是有所下降。

2月版

长上下文视频QA

针对1个小时的视频问答任务，1.5Pro在不同基准上准确率实现与3分钟视频任务准确率，基本持平一致。

再来看去年2月版的对比，1.5Pro在1小时任务中的准确率有了很大提升，从最高0.643上涨到0.722。还有在3分钟视频QA任务中，从0.636上涨到0.727。

2月版

在1H-VideoQA测试中，团队在时长1小时的视频中每秒取1帧画面，最终线性下采样至16帧或150帧，分别输入给GPT-4V与Gemini1.5进行问答。

无论帧数多少，Gemini1.5Pro的表现均强于GPT-4V，其中在16帧测试的优势最为明显（36.5% vs.45.2%）。

在观看整个视频后进行回答时，Gemini1.5Pro从2月的64.3%提升至72.2%。

2月版

长上下文规划

推理和规划技能对解决问题都很重要，虽然LLM在推理上进展显著，但规划依旧很难。

这篇报告专门呈现了Gemini1.5的规划能力测试，涉及到移动积木、安排物流路线、室内导航、规划日程和旅行路线等任务场景。

测试中，模型必须根据给定任务，一次性地快速生成解决方案，类似于人类的头脑风暴过程。

总体上，Gemini1.5Pro在绝大多数情况下的表现优于GPT4Turbo，不仅能在少样本时较好进行规划，还能更有效地利用额外的上下文信息。

更轻量的Gemini1.5Flash表现始终不敌Gemini1.5Pro，但在几乎一半的情况下可以与GPT-4Turbo的表现相当。

GPT-4Turbo的在BlocksWorld中的零样本表现接近于零，而Gemini1.5Pro和Flash分别达到了35%和26%。

Calendar Scheduling也是如此，GPT的1-shot准确率低于10%，而1.5Pro达到33%。

随着样本数量逐渐增多，1.5Pro的表现基本持续提升，但GPT-4Turbo在样本增加到一定程度时会出现下降趋势，在Logistics中甚至持续下降。

比如Calendar Scheduling中，当样本数量逐渐增加至80-shot时，GPT-4Turbo和1.5Flash只有38%的准确率，比Gemini1.5Pro低了32%。

之后增加至400-shot时，1.5Pro达到了77%的准确率，GPT却依旧徘徊在50%左右。

非结构化多模态数据分析任务

现实世界中的大多数数据，比如图像和对话，仍然是非结构化的。

研究人员向LLM展示了一组1024张图像，目的是将图像中包含的信息提取到结构化数据表中。

图17展示了从图像中提取不同类型信息的准确性结果。

Gemini1.5Pro在所有属性提取上的准确性提高了9%（绝对值）。同时，相较于GPT-4Turbo，1.5Pro提升了27%。

然而，在评估时，Claude3API无法分析超过20张图像，因此Claude3Opus的结果被限制了。

此外，结果显示，1.5Pro在处理更多的图像时会带来持续更好的结果。这表明该模型可以有效利用额外和更长的上下文。

而对于GPT-4Turbo来说，随着提供的图像增多，其准确性反而下降

更多细节参见最新技术报告。

参考资料:

https://the-decoder.com/gemini-1-5-pro-is-now-the-most-capable-llm-on-the-market-according-to-googles-benchmarks/