Google DeepMind、LLM採用AIシステム「FunSearch」で数学的難問を解決

コメント

注目のコメント

• 佐々木 励

  AI企業 旅する魔法使い

  ・2023年12月15日

  Googleの旧LLMであるPaLM2を活用して、長年解決不可能な数学問題とされてきたCap set問題を解いたとのこと
  
  PaLM2からGeminiに進化して、数学の能力も向上しているので、さらなる難問に挑戦できそう。ちなみに、数学のベンチマークMATHでの性能比較は
  - Gemini Ultra : 53.2%
  - GPT-4 : 52.9%
  - PaLM2-L : 34.4%
  
  (参考) Geminiの技術レポートを読み解く
  https://note.com/ray_30cm_ns/n/n961ad5649ed2
• 倉嶌 洋輔

  （株）Focus on 代表取締役 ／『AI時代のキャリア生存戦略』著者

  ・2023年12月16日

  材料開発向けのAI領域、マテリアルズインフォマティクスの活用で、ネジジム磁石の磁力をアップすることに成功した事例や、DeepMind社のAlpha Goが新たな定石をいくつも生み出した事例もそうですが、こういった人間にはできなかったクリエイティブな道筋を総当たりの試作によって見つける力は今後、様々な分野で活躍していきと見ています。
• 松田 裕之

  Nishika 代表取締役

  ・2023年12月18日

  事前学習されたLLMと評価者となるLLMを使って、ビンパッキングなど最適解を求めるのが困難な問題について、従来のヒューリスティックな手法（ファストフィットやベストフィット）を上回る手法を開発したとのこと。
  
  ビンパッキングは荷物の詰め込みや航空会社の座席割り当てなど、効率的なアロケーションを達成したいときに解くべき問題で、非常に応用幅が広い。