Google DeepMind utilise les grands modèles linguistiques pour résoudre des problèmes mathématiques non résolus

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Publié leActualités IA · 2 minutes de lecture · Dec 15, 2023

Google DeepMind résout un problème mathématique non résolu

Google DeepMind a récemment réussi à résoudre un problème mathématique non résolu à l'aide de grands modèles linguistiques. Ils ont utilisé un outil d'IA appelé FunSearch pour découvrir de nouvelles informations vérifiables et précieuses qui n'existaient pas auparavant. FunSearch est un outil capable de trouver des solutions dans le domaine des mathématiques, utilisé conjointement avec un grand modèle linguistique nommé Codey.

Au cours de ce processus, ils ont également réussi à résoudre le problème du "bin packing". Cette recherche démontre le potentiel des grands modèles linguistiques dans la recherche mathématique.

Abélien Technologie : Intégration de grands modèles d'IA dans les cockpits intelligents pour transformer l'expérience utilisateur automobile

Abélien Technologie révolutionne l'expérience utilisateur automobile en intégrant des grands modèles d'IA dans les cockpits intelligents. Cette intégration permet une interaction plus intuitive et personnalisée avec le véhicule, ouvrant la voie à de nouvelles fonctionnalités et à une conduite plus sûre et plus agréable.

Classement des hallucinations des grands modèles linguistiques IA : Gemini 2.0 Flash affiche le taux d'hallucinations le plus bas

Vectara a récemment publié un rapport intitulé « Classement des hallucinations », comparant les performances de différents grands modèles linguistiques (LLM) en matière de génération d'hallucinations lors de la synthèse de courts documents. Ce classement utilise le modèle d'évaluation des hallucinations Hughes de Vectara (HHEM-2.1), un modèle régulièrement mis à jour visant à évaluer la fréquence à laquelle ces modèles introduisent de fausses informations dans les résumés. Selon les dernières données, le rapport indique le taux d'hallucinations, le taux de cohérence factuelle, le taux de réponse et la longueur moyenne des résumés pour une série de modèles populaires.

Comment les six leaders des grands modèles linguistiques peuvent-ils réinventer leur stratégie face à l'impact de DeepSeek ?

Au cours du dernier mois, le marché mondial des grands modèles linguistiques a été bouleversé par le lancement de DeepSeek, et de nombreuses entreprises ont été interrogées sur leur opinion et leur stratégie face à cette nouvelle force. Sur le marché intérieur chinois, les six start-ups de grands modèles linguistiques ayant déjà atteint le statut de licorne – 01.AI, Baichuan Intelligent, Jietuo Xingchen, Zhipu Zhang, Yue Zhi Anmian et MiniMax – sont confrontées à des défis importants, mais leurs stratégies de réponse montrent des orientations différentes. Tout d'abord, le fondateur de 01.AI, Kai-Fu Lee, a déclaré précédemment qu'ils ne recherchaient plus un modèle super-large.

Le scientifique en chef de l'IA de Meta prédit l'émergence d'un nouveau paradigme d'architecture de l'IA dans les cinq prochaines années, ouvrant la voie à la « décennie des robots »

Lors du récent débat sur la technologie de Davos, Yann LeCun, scientifique en chef de l'IA chez Meta, a fait des prédictions enthousiasmantes sur l'évolution de l'intelligence artificielle au cours des cinq prochaines années. Il estime que les systèmes d'IA actuels connaîtront une transformation majeure dans les trois à cinq prochaines années, avec l'émergence d'un « nouveau paradigme d'architecture de l'IA » qui surpassera les capacités des IA génératives et des grands modèles linguistiques (LLM) couramment utilisés aujourd'hui. LeCun souligne que si les LLM actuels affichent de bonnes performances en traitement du langage, ils...