ፅሁፎች

የጎግል DeepMind የሂሳብ ችግሮችን በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ይፈታል።

በትልልቅ ቋንቋ ሞዴሎች (LLMs) ውስጥ ያሉ የቅርብ ጊዜ እድገቶች AIን ይበልጥ ተስማሚ አድርገውታል ፣ ግን ይህ ከጉዳቱ ጋር ይመጣል-ስህተቶች።

Generative AI ነገሮችን የመፍጠር አዝማሚያ አለው፣ ነገር ግን ጎግል DeepMind ከሂሳብ እውነቶች ጋር የሚጣበቅ አዲስ LLM ይዞ መጥቷል።

የኩባንያው FunSearch በጣም ውስብስብ የሂሳብ ችግሮችን መፍታት ይችላል።

በተአምራዊ ሁኔታ, የሚያመነጨው መፍትሄዎች ትክክለኛ ብቻ አይደሉም; ማንም ሰው ያላገኛቸው ሙሉ ለሙሉ አዲስ መፍትሄዎች ናቸው።

የሚገመተው የንባብ ጊዜ፡- 4 ደቂቃ

FunSearch የሚባለው የሂሳብ ተግባራትን ስለሚፈልግ እንጂ ስለሚያስደስት አይደለም። ሆኖም፣ አንዳንድ ሰዎች የኬፕ አዘጋጅ ችግርን እንደ ሆት አድርገው ሊመለከቱት ይችላሉ፡ የሒሳብ ሊቃውንት እንዴት በተሻለ መንገድ መፍታት እንደሚችሉ ላይ እንኳን መስማማት አይችሉም፣ ይህም እውነተኛ የቁጥር ምስጢር ያደርገዋል። Deepmind እንደ አልፋ ፎልድ (ፕሮቲን ማጠፍ)፣ AlphaStar (StarCraft) እና AlphaGo (playing Go) ባሉ የአልፋ ሞዴሎቹ በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ውስጥ አስቀድሞ እድገት አድርጓል። እነዚህ ስርዓቶች በኤልኤልኤም ላይ የተመሰረቱ አይደሉም፣ ነገር ግን አዲስ የሂሳብ ፅንሰ-ሀሳቦችን አሳይተዋል።

በFunSearch፣ Deepmind በትልቅ የቋንቋ ሁነታ የጀመረው የጉግል PaLM 2 ስሪት ኮዴይ በተባለው ነው። ሁለተኛው የኤልኤልኤም ደረጃ በስራ ላይ አለ፣ እሱም Codey's ውፅዓትን የሚመረምር እና የተሳሳተ መረጃን ያስወግዳል። ከዚህ ሥራ በስተጀርባ ያለው ቡድን ይህ አካሄድ ይሠራ እንደሆነ አላወቀም እና ለምን እንደሆነ አሁንም እርግጠኛ አይደለም ይላሉ ተመራማሪው Deepmind አልሁሴን ፋውዚ.

ለመጀመር መሐንዲሶች በ Deepmind የኬፕ ስብስብ ችግርን የ Python ውክልና ፈጠሩ, ነገር ግን መፍትሄውን የሚገልጹ መስመሮችን ትተውታል. የኮዴይ ስራ ችግሩን በትክክል የሚፈቱ መስመሮችን መጨመር ነበር. የስህተት መፈተሻ ንብርብር ከዚያም ትክክለኛ መሆናቸውን ለማየት Codey መፍትሄዎችን ያስቆጥራል። በከፍተኛ ደረጃ ሒሳብ ውስጥ፣ እኩልታዎች ከአንድ በላይ መፍትሄዎች ሊኖራቸው ይችላል፣ ነገር ግን ሁሉም እኩል ጥሩ እንደሆኑ አይቆጠሩም። በጊዜ ሂደት, አልጎሪዝም ምርጡን Codey መፍትሄዎችን ይለያል እና እንደገና ወደ ሞዴሉ ያስገባቸዋል.

DeepMind በሚሊዮን የሚቆጠሩ መፍትሄዎችን ለመፍጠር በቂ ጊዜ FunSearchን ለብዙ ቀናት እንዲሰራ ያስችለዋል። ይህ FunSearch ኮዱን እንዲያጣራ እና የተሻለ ውጤት እንዲያመጣ አስችሎታል። አዲስ በታተመ ጥናት መሠረት, ኤል 'ሰው ሰራሽ ብልህነት ለካፕ ስብስብ ችግር ከዚህ ቀደም ያልታወቀ ነገር ግን ትክክለኛ መፍትሄ አግኝቷል። Deepmind ኮንቴይነሮችን ለመጠቅለል በጣም ቀልጣፋውን መንገድ የሚገልጽ ስልተ ቀመር FunSearchን በሌላ አስቸጋሪ የሂሳብ ችግር ላይ ነፃ አውጥቷል። FunSearch በሰዎች ከተሰሉት የበለጠ ፈጣን መፍትሄ አግኝቷል።

የሂሳብ ሊቃውንት የኤልኤልኤም ቴክኖሎጂን ከስራዎቻቸው እና ከስራው ጋር ለማዋሃድ አሁንም እየታገሉ ነው። Deepmind መከተል የሚቻልበትን መንገድ ያሳያል። ቡድኑ ይህ አካሄድ ከመፍትሔው ይልቅ የኮምፒዩተር ኮድ ስለሚያመነጭ አቅም እንዳለው ያምናል። ይህ ብዙውን ጊዜ ከጥሬ የሂሳብ ውጤቶች የበለጠ ለመረዳት እና ለማረጋገጥ ቀላል ነው።