Проблемы существующих наборов данных для ИИ в математике

Текущие наборы данных, используемые для обучения ИИ-ассистентов по математике, имеют ограниченный охват и дизайн. Они в основном сосредоточены на математике уровня бакалавриата и не подходят для комплексной оценки доказательств и рассуждений. Эти наборы данных не учитывают важные аспекты математической работы, такие как промежуточные шаги и стратегии решения задач.

Необходимость в новых наборах данных

Чтобы преодолеть эти ограничения, необходимо пересмотреть наборы данных, включив в них элементы, такие как “мотивированные доказательства”, которые подчеркивают процессы рассуждения. Это поможет лучше отразить нюансы математического открытия.

Достижения ИИ в математике

Недавние достижения, такие как AlphaGeometry и Numina, успешно решают задачи уровня Олимпиады и преобразуют математические запросы в исполняемый код. Однако существующие бенчмарки, такие как GSM8K и MATH, приводят к чрезмерной зависимости от нескольких наборов данных, игнорируя более сложные области математики.

Необходимость в улучшении моделей

Исследователи из Оксфорда, Кембриджа, Калтеха и Meta подчеркивают важность улучшения LLM для эффективной работы в качестве “математических помощников”. Текущие наборы данных не отражают нюансы математической работы, и необходимо создавать наборы данных, основанные на практических математических задачах.

Преимущества общих моделей ИИ

Хотя текущие общие модели LLM не специально разработаны для математики, они демонстрируют сильные способности в решении сложных задач. Например, GPT-4 хорошо справляется с задачами уровня бакалавриата, а Google’s Math-Specialized Gemini 1.5 Pro достиг точности более 90% на наборе данных MATH.

Проблемы с воспроизводимостью

Несмотря на достижения, существуют опасения по поводу воспроизводимости результатов, так как наборы данных могут быть загрязнены или недостаточно протестированы. Специализированные модели, такие как MathPrompter и MathVista, хорошо работают в узких областях, но ограничены доступными наборами данных.

Необходимость в новых подходах

Исследование подчеркивает, что текущие наборы данных не поддерживают ИИ в решении полного спектра математических задач. Необходимо разрабатывать новые наборы данных, охватывающие широкий спектр математических исследований, включая поиск литературы и формулирование доказательств.

Заключение

В заключение, исследование обсуждает вызовы, с которыми сталкивается ИИ в стремлении стать настоящим математическим партнером. Авторы подчеркивают необходимость создания лучших наборов данных, которые отражают математические процессы, промежуточные шаги и методики доказательства.

Как ИИ может помочь вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте новые подходы к набору данных для улучшения математических исследований.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ. Внедряйте решения постепенно, начиная с небольших проектов, и анализируйте результаты.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.