OpenAI-მ 722 AI-გენერირებული მათემატიკური ხელნაწერი გამოაქვეყნა, Mistral-მ კი 1T პარამეტრიანი Le Chonk წარადგინა

OpenAI-მ 722 AI-გენერირებული მათემატიკური ხელნაწერი გამოაქვეყნა

OpenAI-მ გამოაქვეყნა ახალი მათემატიკური შედეგების ფართო სპექტრი, რომლებიც შიდა frontier მოდელმა შექმნა. გამოცემა მოიცავს 722 ხელნაწერს, დაჯგუფებულს 372 ოჯახად, რომლებიც 377 მათემატიკურ ამოცანას ფარავს. კომპანია აცხადებს, რომ მოდელმა სრულად გადაჭრა მათემატიკის ტოპ 500 ღია ამოცანიდან 90, ნაწილობრივი წინსვლა კი რამდენიმე ათასწლეულის პრიზის პრობლემაზე, მათ შორის რიმანის ჰიპოთეზაზე, ჰოჯის ჰიპოთეზაზე და ბირჩისა და სვინერტონ-დაიერის ჰიპოთეზაზე, აჩვენა.

გამორჩეულ შედეგებს შორისაა კვაზი-რიმანის ჰიპოთეზა, რომელიც აჩვენებს, რომ ზეტა ფუნქციას არ აქვს ნულები 7/8-ზე მეტი ნამდვილი ნაწილით. მოდელმა ასევე დაადგინა მატრიცული გამრავლების ექსპონენტი არაუმეტეს 2,25-ისა, რაც აუმჯობესებს წინა რეკორდს, დაახლოებით 2,37-ს. სხვა მტკიცებებში შედის კაკეიას ჰიპოთეზის ამოხსნა R^3-ში და წინსვლა ჰადვიგერ-ნელსონის პრობლემაზე, სადაც ქვედა ზღვარი 6 ან 7-მდე გადავიდა. OpenAI-მ განაცხადა, რომ თითქმის ყველა შედეგი ერთი პრომპტიდან მიიღეს, რომელიც ერთ AI აგენტს გადაეცა, შიდა Pro მოდელი კი თითო პრობლემაზე საშუალოდ სამ საათს ხარჯავდა.

კომპანია კონსულტაციას გადიოდა დამოუკიდებელ მათემატიკისა და ხელოვნური ინტელექტის მრჩეველთა ჯგუფთან, რომელიც Institute for Advanced Study-ში მოქმედებს. სოციალურ ქსელებში რამდენიმე მათემატიკოსმა შედეგების მიმართ გაოცება გამოთქვა, თუმცა არც ერთი მათგანი გარე მკვლევარებს ჯერ არ დაუდასტურებიათ.

Mistral-მ 1T პარამეტრიანი Le Chonk მოდელი წინასწარ წარადგინა

Mistral-მ საჯარო წინასწარ გადახედვაში გამოუშვა Mistral Large 4, ზედმეტსახელად Le Chonk, ერთი ტრილიონი პარამეტრის მქონე მოდელი, რომელსაც 49 მილიარდი აქტიური პარამეტრი აქვს. კომპანია აცხადებს, რომ აგრეგირებულ ბენჩმარკებზე ეს არის საუკეთესო ღია წონების მოდელი აშშ-დან ან ევროპიდან, კიბერთავდაცვის, წარმოებისა და ფინანსების სამუშაო დატვირთვებში უახლესი დონის წარმადობით.

Mistral-ის თქმით, მოდელი ნულიდან გაწვრთნილა 3 800 NVIDIA Grace Blackwell GPU-ზე მის ევროპულ დატაცენტრებში, მათ შორის Bruyères-le-Châtel-ის კლასტერში. სასწავლო მონაცემების დიდი ნაწილი მრავალენოვანი იყო. ტესტში, რომელშიც მოდელებს ღია კოდის პროგრამულ უზრუნველყოფაში რეალური დაუცველობის რეპროდუცირება და შემდეგ მისი გამოსწორება მოეთხოვებოდათ, ML4-მა 82% დააფიქსირა, რაც კომპანიის თქმით, ყველა მოდელს შორის უმაღლესი იყო. მოდელმა DeepSWE v1.1-ზე 62% მიიღო.

ღია წონების გამოშვება 27 ოქტომბერს იგეგმება. Mistral-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა არტურ მენშმა თქვა, რომ მოდელი კომპანიის საკუთარ გამოთვლით სიმძლავრეებზე გაწვრთნილა და იქვე ემსახურება, ხოლო გაძლიერებით სწავლებაში გაჯერების ნიშანი არ ჩანს.

წყაროები: Techmeme