Использование метакогнитивных знаний для улучшения математического мышления в ИИ
Большие языковые модели (LLM) проявили удивительные способности к рассуждению в различных областях. Но обладают ли они также метакогнитивными знаниями – пониманием своих мыслительных процессов? Этот вопрос исследуется в новой статье, в которой исследуются метакогнитивные способности LLM, в частности в контексте решения математических задач. Команда исследователей из Mila, Университета Монреаля, Принстонского университета, Кембриджского университета и Google DeepMind разрабатывает инновационный подход для извлечения и использования неявных знаний LLM о математических навыках и концепциях, с обещающими результатами для улучшения математического рассуждения.
Практические решения и ценность
Новый метод позволяет улучшить производительность LLM при решении математических задач, используя навыки метакогнитивного мышления. Подход позволяет более точно и целенаправленно предоставлять примеры в контексте, интегрируется с существующими методами и демонстрирует высокую переносимость между моделями и наборами данных.
Исследование предлагает убедительные доказательства того, что LLM обладают значимыми метакогнитивными знаниями о решении математических задач. Разработанные методики открывают увлекательные перспективы для улучшения математического мышления LLM. Представленная методология может быть адаптирована для обнаружения и использования метакогнитивных знаний в других областях.
