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        人工智能最新研究:一種大語言模型加上評價框架帶來新數(shù)學(xué)發(fā)現(xiàn)

        孫自法 發(fā)布時間:2023-12-15 17:13:00來源: 中國新聞網(wǎng)

          中新網(wǎng)北京12月15日電 (記者 孫自法)國際著名學(xué)術(shù)期刊《自然》最新發(fā)表一篇人工智能研究論文稱,研究人員報告了一種方法,他們利用一個大語言模型(LLM)對一個著名的數(shù)學(xué)問題作出了新發(fā)現(xiàn),并通過系統(tǒng)的、迭代的評估框架確保正確。這一方法或可改進(jìn)LLM用來解決問題和學(xué)習(xí)新知識的途徑。

          該論文介紹,基于人工智能的工具(例如LLM)有望加速科學(xué)發(fā)現(xiàn),解決長久存在的問題,但它們有時受制于“幻覺”,導(dǎo)致作出看似合理但錯誤的陳述。加入一個評估步驟,系統(tǒng)地衡量潛在解決方案的準(zhǔn)確性,使得靠LLM幫助應(yīng)對復(fù)雜問題成為可能。這些問題一般需要可驗證且定義明確,使這一工具在數(shù)學(xué)科學(xué)中有潛在價值。

          論文第一作者和通訊作者、Google DeepMind的Bernardino Romera-Paredes和Alhussein Fawzi與同事及合作者一起提出一種方法,稱為FunSearch(因為它搜索函數(shù)空間),將一組產(chǎn)生創(chuàng)造性解決方案的LLM和一個作為檢查者以避免錯誤建議的評估程序結(jié)合起來。一個多次迭代此過程的演化方法,通過提供此前最佳解決辦法作為輸入來引導(dǎo)LLM,結(jié)果表明這種方法可以收斂到新的、可驗證的正確結(jié)果。他們將FunSearch應(yīng)用到了著名的上限集問題(cap set problem,數(shù)學(xué)中涉及計數(shù)和排列領(lǐng)域的一個中心問題),發(fā)現(xiàn)了超越最著名上限集的大上限集新構(gòu)造。

          論文作者認(rèn)為,F(xiàn)unSearch的成功關(guān)鍵是它會尋找描述如何解決一個問題的程序,而非尋找解決辦法。因為FunSearch的結(jié)果是程序,結(jié)果易于人類解釋和驗證,這意味著該方法有望激發(fā)該領(lǐng)域的進(jìn)一步思考。

          他們補(bǔ)充指出,目前,這個方法可能還不適合所有類型的挑戰(zhàn),但通過未來改進(jìn)或可使FunSearch應(yīng)用于更大范圍的問題。(完)

        (責(zé)編: 王東)

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