Розшифрування математичних концепцій: Прорив DeepSeekMath у математичних розглядах, керований штучним інтелектом

Розвиток математичного мислення у штучному інтелекті завжди викликав зацікавленість серед дослідників та розробників. Хоча традиційні методи обчислень ефективні у виконанні конкретних завдань, вони часто постають перед труднощами у розумінні складних математичних проблем. Ця проблема підштовхнула до пошуку більш вдосконалених рішень, що призвело до дослідження великих мовних моделей (LLM) як потенційного засобу для розв’язання складних математичних завдань. Розробка таких моделей відображає значний прогрес у використанні штучного інтелекту для розшифрування, інтерпретації та розв’язання математичних проблем.

Цей напрямок очолює DeepSeek-AI, що розроблена спільно Університетом Цінхуа та Пекінським університетом. Її нова мовна модель, DeepSeekMath, спеціально створена для орієнтації в складнощах математичного мислення. На відміну від звичайних моделей, які базуються на обмеженому наборі заздалегідь визначених алгоритмів і даних, DeepSeekMath має широку навчальну базу. Вона ґрунтується на компіляції великого обсягу даних — понад 120 мільярдів токенів математичного контенту з інтернет-просторів. Цей підхід розширює вплив моделі на широкий спектр математичних концепцій і збагачує її розуміння, дозволяючи розв’язувати математичні проблеми з безпрецедентною точністю.

DeepSeekMath відрізняється інноваційною методологією навчання, зокрема, застосуванням GRPO. Цей метод навчання з підкріпленням представляє значний прорив, оптимізуючи здатність моделі до ефективного управління використанням пам’яті. Гнучкість GRPO проявляється у здатності DeepSeekMath формулювати послідовні рішення складних математичних завдань, що відображає процеси розв’язання проблем людським розумом та перевершує можливості попередніх моделей.

Продуктивність і результати DeepSeekMath демонструють відмінні математичні міркування на різних тестах і показують значні покращення порівняно з наявними моделями з відкритим вихідним кодом. Основні досягнення включають:

• Досягнення найкращого показника точності у 51,7% у конкурентному математичному тесті, свідчать про передові можливості моделі у міркуваннях.
• Перевищення показників моделей, які у багато разів більші за розміром, ілюструє, що якість даних і ефективність алгоритмів навчання можуть переважати над простою обчислювальною потужністю.
• Успішне застосування GRPO встановлює новий стандарт інтеграції навчання з підкріпленням у підготовку мовних моделей для математичних міркувань.

Це дослідження не лише відзначає потенціал штучного інтелекту для революції у математичному мисленні, але і відкриває нові перспективи для подальших досліджень. Успіх DeepSeekMath вкаже шлях до подальшого розвитку математики за допомогою штучного інтелекту, пропонуючи багатонадійні перспективи для освітніх інструментів, допомоги в дослідженнях і не тільки.

Нагадаємо, Google DeepMind використав велику мовну модель, щоб розв’язати відому нерозв’язну задачу чистої математики.