Следите за нами в Facebook

Walaw

технология

Google раскрывает усовершенствованную модель мышления и рассуждения

Friday 20 - 18:00

Zoom

Google объявила о запуске новой экспериментальной модели искусственного интеллекта под названием «Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental», которая представляет собой модель, предназначенную для улучшения способностей логического мышления и решения сложных задач в области программирования, математики и физики, аналогичную модели o1. из ОпенАИ.

Первоначальные испытания показывают, что существует много возможностей для развития и прогресса, хотя модель все еще находится на экспериментальной стадии.

Google делает новую модель доступной через платформу AI Studio, которая представляет собой платформу для разработки моделей искусственного интеллекта. Компания описала модель как «лучшую в понимании мультимедийного контента, логическом мышлении и программировании», отметив ее способность решать проблемы. сложные проблемы инновационным способом.

В сообщении на тему «Его учили использовать идеи для улучшения своих дедуктивных способностей».

«Мы видим многообещающие результаты, когда время вычислительной обработки модели увеличивается при анализе вопросов», — сказал Дин.

Экспериментальная модель Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental основана на недавно анонсированной модели Gemini 2.0 Flash от Google, и ее дизайн аналогичен другим моделям, таким как o1 от OpenAI. Целью этих моделей является самопроверка результатов, чтобы уменьшить распространенные ошибки, встречающиеся в традиционных моделях ИИ.

Однако этот процесс требует затрат времени; Этим моделям требуется больше времени для получения ответов, от секунд до минут, из-за глубокого анализа вопросов и объяснения этапов мышления во время работы.

С другой стороны, некоторые тесты показали, что модель по-прежнему сталкивается с проблемами в простых вопросах. Например: Когда его попросили указать количество букв «R» в слове «клубника», он неправильно ответил, что всего «две буквы».

Согласно разрозненным сообщениям, у Google есть несколько команд из более чем 200 исследователей, занимающихся разработкой этих моделей, на фоне попыток найти новые методы повышения производительности моделей искусственного интеллекта.

Эти модели подвергаются критике, связанной с их высокой стоимостью и сильной зависимостью от огромных вычислительных возможностей, и остается вопрос, смогут ли они поддерживать этот уровень прогресса в будущем.