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

Wir haben eine weitere Neuigkeit für Liebhaber von Sprachmodellen. Das Modell Minerva basiert auf dem Sprachmodell Google Pathways, das 540 Milliarden Parameter umfasst. Es wurde zunächst mit allgemeinen Sprachdaten trainiert und anschließend 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 mit einem Datensatz von 118 GB wissenschaftlicher Arbeiten von der Plattform 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?fbclid=IwAR3y99mIqQdDVeoDvlQsIMyOOmdEhABoVsFNerC8MmqfJfgX7fCXtLqG8vs
2. Forschungsartikel über Minerva: https://arxiv.org/abs/2206.14858?fbclid=IwAR3xEJ3qFOFveZtEAUBxLqYDdlF711Dc0_qcUJonWbPtSHyGP3-9QZsGJ2o
3. Chain of Thought Erklärung von Google: https://ai.googleblog.com/2022/05/language-models-perform-reasoning-via.html?fbclid=IwAR3vqUMZDMAfEzpyiFbDDtdJ7qNmQ-oGpJtuyZ55kwOqPIK5fFdDHTPeWlo
4. Forschung zu Chain of Thought: https://arxiv.org/abs/2201.11903?fbclid=IwAR3xEJ3qFOFveZtEAUBxLqYDdlF711Dc0_qcUJonWbPtSHyGP3-9QZsGJ2o
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