Google компаниясының DeepMind жасанды интеллект көмегімен математикалық есептерді шешеді

Үлкен тілдік үлгілердегі (LLM) соңғы жетістіктер AI-ны бейімделуіне мүмкіндік берді, бірақ бұл кемшіліктермен бірге келеді: қателер.

Генеративті AI бәрін құруға бейім, бірақ Google DeepMind математикалық шындықтарды ұстанатын жаңа LLM ойлап тапты.

Компанияның FunSearch бағдарламасы өте күрделі математикалық есептерді шеше алады.

Керемет түрде, ол шығаратын шешімдер тек дәл емес; олар ешбір адам таппаған мүлде жаңа шешімдер.

Болжалды оқу уақыты: 4 минуты

FunSearch қызықты болғандықтан емес, математикалық функцияларды іздейтіндіктен осылай аталады. Дегенмен, кейбір адамдар қақпақтар жиынтығын проблема деп санауы мүмкін: математиктер оны қалай шешуге болатыны туралы келісе алмайды, бұл оны нақты сандық жұмбақ етеді. DeepMind AlphaFold (ақуызды бүктеу), AlphaStar (StarCraft) және AlphaGo (Go ойнау) сияқты Альфа үлгілері арқылы жасанды интеллектте жетістіктерге жетті. Бұл жүйелер LLM негізінде емес, жаңа математикалық түсініктерді ашты.

FunSearch көмегімен, DeepMind үлкен тіл режимінен басталды, Codey деп аталатын Google PaLM 2 нұсқасы. Жұмыста екінші LLM деңгейі бар, ол Codey өнімін талдайды және қате ақпаратты жояды. Зерттеушінің айтуынша, бұл жұмыстың артында тұрған топ бұл әдіс жұмыс істейтінін білмеді және неге екенін әлі де білмейді DeepMind Әлхусейн Фавзи.

Бастау үшін инженерлер DeepMind олар қақпақ жинағы мәселесінің Python көрінісін жасады, бірақ шешімді сипаттайтын жолдарды қалдырды. Кодидің міндеті мәселені дәл шешетін жолдарды қосу болды. Қатені тексеру қабаты Codey шешімдерін олардың дәлдігін тексеру үшін бағалайды. Жоғары деңгейлі математикада теңдеулердің бірнеше шешімі болуы мүмкін, бірақ бәрі бірдей жақсы деп саналмайды. Уақыт өте келе алгоритм ең жақсы Codey шешімдерін анықтайды және оларды қайтадан үлгіге енгізеді.

DeepMind FunSearch бағдарламасына миллиондаған ықтимал шешімдерді шығаруға жеткілікті бірнеше күн бойы жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Бұл FunSearch-ке кодты нақтылауға және жақсы нәтижелерді шығаруға мүмкіндік берді. Жаңадан жарияланған зерттеулерге сәйкес, L 'жасанды интеллект қалпақ жинағы мәселесінің бұрын белгісіз, бірақ дұрыс шешімін тапты. DeepMind сонымен қатар FunSearch-ті контейнерді орау мәселесі деп аталатын басқа қиын математикалық мәселе бойынша босатып алды, бұл алгоритм контейнерлерді орау үшін ең тиімді жолды сипаттайды. FunSearch шешімді адамдар есептегеннен жылдамырақ тапты.

Математиктер әлі күнге дейін LLM технологиясын өз жұмыстары мен жұмысына біріктіру үшін күресуде DeepMind мүмкін болатын жолды көрсетеді. Команда бұл тәсілдің әлеуеті бар деп санайды, себебі ол шешімнен гөрі компьютерлік кодты жасайды. Бұл көбінесе шикі математикалық нәтижелерге қарағанда түсіну және тексеру оңайырақ.

Қатысты оқулар

• Енді тек сәттілік емес: фантастикалық футбол талдау үлгісіне айналады. Фанталгоритмо фантастикалық футбол әлемі математикамен тоғысқан кезде дүниеге келді
• Гато, DeepMind және жалпы жасанды интеллектке жарыс
• Болжалды аналитика дегеніміз не және ол бизнесте неге маңызды
• ТҰРАҚТЫ КОММЕРЦИЯЛЫҚ Ғимараттар: ЭНЕРГИЯНЫ БАСҚАРУ ЖӘНЕ ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ АРҚЫЛЫ Жаһандық энергияны тұтынуды 30%-ға, ал CO37 эмиссиясын 2%-ға АЗАЙТУҒА БОЛАДЫ.
• Инновация және тұтынушылармен қарым-қатынас - тәжірибе және логикалық-дедуктивті интеллект

BlogInnovazione.it