README.txt

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   2 Trying to make GPTs build their own "culture".
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   4 Francois Fleuret
   5 Jun 21st, 2024
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   7 * Motivation
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   9 The original motivation of this experiment is the hypothesis that
  10 high-level cognition emerges from the competition among humans in the
  11 space of language and ideas.
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  13 More precisely, communicating agents try to out-do competitors by
  14 creating stuff that is smart but doable, e.g. some other agents get
  15 it, but not all. Then, that smart thing is added to the "culture",
  16 they all learn and get to understand it, and it repeats.
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  18 * Setup
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  20 It starts with a "world model" that they got before they communicate,
  21 and from there, they try to "be smart" by proposing quizzes that can
  22 be solved but not by everybody.
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  24 There are 5 competing GPTs.
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  26 The "world" is a 7x9 grid with three "birds" moving in a straight line
  27 and bouncing on the world's borders. It could be another "world", but
  28 this one has objectness and motion.
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  30 Given a random world state, and the state after two iterations of
  31 birds moving, a "quiz" is to predict the second frame, given the
  32 first, or the opposite. The starting and ending states are chosen, by
  33 rejection, so that there is no occlusion.
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  35 My home-baked GPT-37M trained with 250k solves this with ~99% success
  36 [to be verified with the new setup].
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  38 At every iteration, we select the GPT with the lowest test accuracy,
  39 and run one epoch.
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  41 If its test accuracy got higher than 97.5%, it will create new
  42 quizzes. To do so, it generates a large number of pairs of frames, and
  43 checks which ones of these quizzes are hard but not too hard, which
  44 means
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  46 [THIS IS THE IMPORTANT BIT]:
  47
  48 it can be solved, in both time directions, by all the other GPTs **but
  49 one**
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  51 The both time directions is to avoid a simple type of quizzes which is
  52 simply to deal with noise in the first frame.
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  54 The GPT generates 1000 of such quizzes, that are added to the
  55 "culture", i.e. the training set.
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  57 We update the test accuracy of all the GPTs, and then we go to the
  58 next iteration.
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  60 The hope is that interesting concepts emerge (connectivity, symmetry,
  61 interior/exterior, shape vocabulary, etc.)