Singapur veröffentlicht das KI-Rechenmodell Goat mit Fähigkeiten über GPT-4

DoNews berichtete am 7. Juni, dass das größte Manko des aktuellen GPT-4-Modells hauptsächlich seine Rechenfähigkeiten seien. Da die logischen Denkfähigkeiten des Modells verbessert werden müssen, kann GPT-4 nicht einmal die Rechenprobleme lösen, die viele Leute für wahr halten relativ einfach. Richtiges Ergebnis.

Forscher der National University of Singapore haben kürzlich ein Modell namens Goat auf den Markt gebracht, das zur Lösung arithmetischer Probleme entwickelt wurde. Diese Nachricht wurde von IT House gemeldet. Die Forscher gaben an, dass „Goat nach der Feinabstimmung des LLaMA-Modells eine mathematisch höhere Genauigkeit und bessere Leistung als GPT-4 erreichte.“

Forscher haben eine neue Methode vorgeschlagen, um Aufgaben nach den erlernbaren Rechentypen zu klassifizieren und dann grundlegende arithmetische Prinzipien zu verwenden, um nicht erlernbare Aufgaben in eine Reihe erlernbarer Aufgaben zu zerlegen (IT-Home-Hinweis: Komplexe Berechnungsprozesse werden in einfache Schritte unterteilt) und Importieren Sie dann das KI-Modell.

Diese neue Methode ermöglicht es dem Modell, das Antwortmuster zu lernen und den Prozess auf unsichtbare Daten zu verallgemeinern, anstatt sich ausschließlich auf die reine „Gewichtsspeicherberechnung“ zu verlassen. Daher kann sie die Rechenleistung effektiv verbessern und beim Lernen ohne Stichprobe verwendet werden. „Nahezu perfekte Genauigkeit“ generiert Antworten für die Addition und Subtraktion großer Zahlen.

Die Forscher trainierten auf einer GPU mit 24 GB Videospeicher und testeten das endgültige Modell mithilfe der BIG-Bench-Arithmetik-Unteraufgabe. Die Genauigkeitsergebnisse waren hervorragend und übertrafen Bloom, GPT-NeoX, OPT und andere Modelle in der Branche.

Die Genauigkeit des Zero-Sample-Goat-7B übertraf sogar das PaLM-540-Modell nach dem Lernen mit wenigen Stichproben und übertraf GPT-4 bei Berechnungen mit großen Zahlen bei weitem.

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