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FunSearch se llama así porque busca funciones matemáticas, no porque sea divertido. Sin embargo, algunas personas podrían considerar que el problema del conjunto de límites es un puntazo: los matemáticos ni siquiera pueden ponerse de acuerdo sobre la mejor manera de resolverlo, lo que lo convierte en un verdadero misterio numérico. Mente profunda Ya ha logrado avances en inteligencia artificial con sus modelos Alpha como AlphaFold (plegado de proteínas), AlphaStar (StarCraft) y AlphaGo (jugar al Go). Estos sistemas no se basaron en LLM, pero revelaron nuevos conceptos matemáticos.
Con FunSearch, Mente profunda Comenzó con un modo de lenguaje grande, una versión de PaLM 2 de Google llamada Codey. Hay un segundo nivel de LLM en funcionamiento, que analiza los resultados de Codey y elimina la información incorrecta. El equipo detrás de este trabajo no sabía si este enfoque funcionaría y aún no está seguro de por qué, según el investigador. Mente profunda Alhussein Fawzi.
Para empezar, los ingenieros de Mente profunda Crearon una representación en Python del problema del conjunto de límites, pero omitieron las líneas que describen la solución. El trabajo de Codey era agregar líneas que resolvieran el problema con precisión. Luego, la capa de verificación de errores califica las soluciones de Codey para ver si son precisas. En matemáticas de alto nivel, las ecuaciones pueden tener más de una solución, pero no todas se consideran igualmente buenas. Con el tiempo, el algoritmo identifica las mejores soluciones de Codey y las vuelve a insertar en el modelo.
DeepMind permite que FunSearch se ejecute durante varios días, tiempo suficiente para generar millones de posibles soluciones. Esto permitió a FunSearch refinar el código y producir mejores resultados. Según una investigación recientemente publicada, lainteligencia artificial Encontré una solución previamente desconocida pero correcta al problema del conjunto de límites. Mente profunda También liberó a FunSearch en otro problema matemático difícil llamado problema de empaque de contenedores, un algoritmo que describe la forma más eficiente de empacar contenedores. FunSearch encontró una solución más rápida que las calculadas por humanos.
Los matemáticos todavía están luchando por integrar la tecnología LLM en su trabajo y el trabajo de Mente profunda muestra un posible camino a seguir. El equipo cree que este enfoque tiene potencial porque genera código informático en lugar de la solución. Esto suele ser más fácil de entender y verificar que los resultados matemáticos en bruto.
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