谷歌DeepMind公布“FunSearch”训练法,可令AI模型计算复杂离散数学问题
币界网报道:据 IT 之家 12 月 15 日报道,谷歌 DeepMind 日前公布了一种名为“FunSearch”的模型训练法,号称能够计算包含“上限级问题”、“装箱问题”在内的一系列“涉及数学、计算机科学领域的复杂问题”。据悉,FunSearch 模型训练法主要为 AI 模型引入了一个“评估器(Evaluator)”系统,AI 模型输出一系列“创意解题方法”,“评估器”则负责评判模型输出的解题办法,反复迭代后,就能训练出数学能力更强的 AI 模型。谷歌 DeepMind 使用 PaLM 2 模型进行测试,研究人员建立了专用“代码池”,使用代码形式为模型输入一系列问题,并设置了评估器流程,之后模型便会在每一次迭代中,自动从代码池中挑选问题,生成“具有创造性的新解法”,并交由评估器进行评估,其中“最佳解法”将会被重新加入到代码池中,重新开始另一次迭代。
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