Для обучения компьютерной математике исследователи объединяют подходы искусственного интеллекта



«Они будут говорить о единорогах, но забудут, что у них один рог, или расскажут вам историю, а после изменят детали», — рассказывает о больших языковых моделях (LLM — Large Language Model) Джейсон Рут из IBM Research.

Это больше, чем просто ошибки — LLM изо всех сил пытаются распознать свои ошибки, что ограничивает их производительность. Эта проблема не присуща системам искусственного интеллекта.

Модели машинного обучения, основанные на методе обучения с подкреплением, позволяют компьютерам учиться на своих ошибках и становиться вундеркиндами в таких играх, как шахматы и го. Хотя эти модели, как правило, более ограничены в своих возможностях, они представляют собой обучение такого рода, которого LLM еще не освоили.

«Не хочется создавать языковую модель, которая просто говорит как человек», — сказал Юхуай (Тони) Ву из Google AI. «Мы хотим, чтобы она понимала, о чем говорит».


Ву — соавтор двух недавних статей, где предлагается способ достижения этой цели. На первый взгляд, речь идет об очень конкретном приложении: обучении систем ИИ выполнять математические операции. В первой статье описывается обучение LLM переводу обычных математических выражений в формальный код, который компьютер может запускать и проверять. Во второй статье LLM обучили не только понимать математические задачи на естественном языке, но и решать их с помощью системы под названием Minerva.

В совокупности статьи предлагают форму будущей архитектуры ИИ, где LLM могут учиться рассуждать с помощью математического мышления.

«Есть глубокое обучение, обучение с подкреплением, AlphaGo, а теперь и языковые модели, — говорит об этом Сиддхартха Гэдгил, математик из Индийского института науки в Бангалоре, работающий с математическими системами ИИ. — Технология развивается во многих разных направлениях, и все они могут работать вместе».

📌 Читать дальше