Minerva von Google löst ein Drittel der Übungsprobleme in Hochschulmathematik, Physik, Chemie, Wirtschaft und Biologie!

Minerva von Google löst ein Drittel der Übungsprobleme in Hochschulmathematik, Physik, Chemie, Wirtschaft und Biologie!

Hier ist eine weitere Neuigkeit für Liebhaber von Sprachmodellen. Das Modell Minerva basiert auf dem Sprachmodell Google Pathways, das 540 Milliarden Parameter umfasst. Es wurde zunächst auf allgemeinen Sprachdaten trainiert und dann auf technische Inhalte nachtrainiert. Es scheint, dass es in seinem Fokus nun das beste seiner Art ist. Mathematische und naturwissenschaftliche Fragen werden durch „Schritt für Schritt“-Denken gelöst. Das Modell wurde auf einem 118 GB großen Datensatz wissenschaftlicher Arbeiten von arXiv und Webseiten trainiert, die mathematische Ausdrücke in LaTeX, MathJax oder anderen mathematischen Formaten enthalten.

Quellen: [1]: https://ai.googleblog.com/2022/06/minerva-solving-quantitative-reasoning.html [2]: Forschungsartikel über Minerva: https://arxiv.org/abs/2206.14858 [3]: Chain of Thought Erklärung von Google: https://ai.googleblog.com/2022/05/language-models-perform-reasoning-via.html [4]: Forschung zu Chain of Thought: https://arxiv.org/abs/2201.11903 [5]: Meier, RD, Cheney, DL und Seyfarth, RM (1990). Erinnern sich Tiere an die Vergangenheit und planen sie die Zukunft? Behavioral and Brain Sciences, 13(1), 1–16. [6]: https://pub.towardsai.net/how-minerva-a-new-nlp-model-performs-better-than-gpt-3-f7713458b59b

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