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Resolver problemas de matematicas, con Minerva de google

GPT-3 es el mejor ejemplo de ello, pero también BERT.

El «problema» es que, mientras estos modelos brillan en las tareas de lenguaje natural, siguen a la cola en razonamiento cuantitativo. En mates, por ejemplo.

Resolver preguntas matemáticas y científicas no solo es procesar lenguaje, sino que requiere analizar enunciados, notación matemática, aplicación de fórmulas y uso de símbolos.

Es complejo, sin duda, pero unos investigadores de Google han publicado el que, dicen, es un «modelo de lenguaje capaz de resolver cuestiones matemáticas y científicas mediante el razonamiento paso a paso».

Su nombre: Minerva.

Según explican Ethan Dyer y Guy Gur-Ari, investigadores a cargo del paper «Solving Quantitative Reasong Problemos with Language Models», Minerva resuelve problemas de razonamiento cuantitativo generando soluciones que incluyen cálculos numéricos y manipulación simbólica sin depender de herramientas externas, como una calculadora.

El modelo analiza y responde a las preguntas matemáticas combinando lenguaje natural y notación matemática, de forma que el resultado es una explicación completa y entendible del problema.

Minerva está basado en PaLM (Pathaways Language Model), al cual se ha sumado un entrenamiento adicional consistente en 118 GB de artículos científicos de arXiv y páginas webs que contienen expresiones matemáticas en LaTeX y MathJax, entre otros formatos.

Básicamente, el modelo ha aprendido a «conversar utilizando la notación matemática estándar», según los investigadores.

El funcionamiento, por lo demás, es bastante similar a otros modelos del lenguaje: se generan varias soluciones y Minerva asigna probabilidades a los distintos resultados.

Todas las soluciones llegan (casi siempre) a la misma respuesta, pero con pasos distintos. Lo que hace el modelo es usar la votación por mayoría para elegir el resultado más común y darlo como respuesta final.

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