ディープマインド、大規模言語モデルで数学の未解決問題を解く

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• 田中 幸宏

  フリーランス 編集者＆ライター

  ・2023年12月19日

  試行錯誤の量（試行回数×スピード）がモノをいう課題に対するアプローチはことごとく影響を受けるかもしれない。
  「研究チームは、一般的なプログラミング言語であるPythonを使用し、解決したい問題の概略を記述することから始めた。しかし、問題の解き方を指定するプログラムの行は空白にしておいた。そこにファンサーチを使用する。つまり、Codeyに空白を埋めさせ、実際に問題を解決できるコードを提案させるのだ」
  「ファンサーチは数百万回の提案と数十回のプロセス全体の繰り返しに数日を費やした後、「特定のタイプセットの最大サイズを見つける」というキャップセット問題に対し、これまで知られていなかった正しい解を導き出すコードを思いつくことに成功した」