Если вы скажете ИИ «сделать глубокий вдох», он лучше справится с математикой

Вместо того чтобы полагаться на традиционные математические оптимизаторы, OPRO использует «метапроблемы», описанные на человеческом языке, чтобы создать основу для процесса оптимизации. Затем LLM генерирует решения-кандидаты на основе описания задачи и предыдущих решений, тестируя их с помощью оценок качества.

Примечательно, что конкретные поощрительные фразы, такие как «Сделай глубокий вдох и работай над этой проблемой шаг за шагом», значительно улучшают результаты. При тестировании с помощью языковой модели Google PaLM 2 эта фраза показала наивысшую точность 80,2% при решении школьных задач по математике.

Такой подход позволяет использовать обширную языковую базу данных LLM, что дает возможность получать более полезные и точные результаты. OPRO может привести к улучшению взаимодействия людей с LLM и получения от них помощи в различных приложениях.