«`html
МиниCTX: Прогресс в теоремном доказательстве с учетом контекста в больших языковых моделях
Формальное доказательство теорем стало важным критерием для оценки возможностей рассуждения больших языковых моделей (LLM). Это имеет значительные последствия для автоматизации математики. Хотя эти модели могут помочь математикам, существует проблема в том, как оценивать их в реальных условиях.
Проблемы текущих методов оценки
Существующие методы часто не учитывают сложность математического рассуждения, необходимого для настоящих теоремных доказательств. Это подчеркивает необходимость более сложных методов оценки, которые могут точно оценить способности LLM в реальных математических задачах.
Подходы к улучшению возможностей теоремного доказательства
Разработаны различные методы для повышения возможностей языковых моделей в доказательстве теорем. Например:
- Предсказание следующей тактики: модели генерируют следующий шаг доказательства на основе текущего состояния.
- Условие извлечения предпосылок: включает соответствующие математические предпосылки в процесс генерации.
- Условие неформального доказательства: использует доказательства на естественном языке в качестве руководства.
Хотя эти методы показали улучшения, они в основном сосредоточены на отдельных аспектах, а не на полной сложности математического рассуждения.
Система MiniCTX
Исследователи Университета Карнеги-Меллон представили MiniCTX, систему для оценки возможностей теоремного доказательства в LLM. Она включает множество контекстуальных элементов, которые ранее не учитывались, и решает проблему реального теоремного доказательства.
Структура MiniCTX
Архитектура MiniCTX основана на наборе данных из 376 теорем, включая известные математические проекты. Каждый элемент включает:
- Текст теоремы.
- Полное содержание предыдущих файлов.
- Подробные метаданные.
Эта структура позволяет точно восстанавливать контекст и обеспечивает доступ к информации как внутри файла, так и между файлами.
Результаты экспериментов
Эксперименты показали значительные улучшения производительности при использовании методов, зависящих от контекста. Например, модель, настроенная на контексты файлов, достигла 35.94% успеха, в то время как модель, полагающаяся только на состояния доказательства, показала 19.53%.
Будущее теоремного доказательства
Исследования выявили несколько ключевых областей для дальнейшего развития:
- Проблемы с обработкой длинных контекстов.
- Интеграция контекста на уровне репозитория.
- Низкая производительность на сложных доказательствах.
Эти выводы подчеркивают необходимость более сложных подходов к обработке контекста в автоматизированном теоремном доказательстве.
Как использовать ИИ для развития вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:
- Анализируйте: Определите, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.
- Определите KPI: Выберите ключевые показатели эффективности, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите решение: Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Постепенное внедрение: Начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.
Попробуйте AI Sales Bot
Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решениями от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
