Google-ի նոր արհեստական բանականությունը կարող է իր «մտածումները» կիսել ձեզ հետ

Սեղմեք ԱՅՍՏԵՂ, լրացրեք օնլայն հայտը և մոռացեք հոսանքի վարձի մասին

Google-ը թողարկել է արհեստական բանականության նոր տարբերակը, որը կոչվում է Gemini 2.0 Flash Thinking, որն ի վիճակի է ոչ միայն պատասխանել բարդ հարցերին, այլև կիսել իր «մտածողությունը» խնդիրները լուծելիս։ Ըստ The Verge-ի՝ մոդելը, որը կենտրոնացած է հիմնավորման և վերլուծության վրա, կարող է մրցակցել նորագույն զարգացումների հետ, ինչպիսին է OpenAI-ի o1-ը:

Նոր մոտեցում արհեստական բանականությանը

Gemini 2.0-ին առանձնահատուկ է դարձնում խնդիրների շուրջ «մտածելու» հնարավորությունը՝ նախքան պատասխան տալը: Google DeepMind-ի գլխավոր գիտնական Ջեֆ Դինը բացատրել է, որ մոդելը վարժեցված է, որ բարդ հրահանգները բաժանի փոքր քայլերի, ինչը բարելավում է որոշումների ճշգրտությունն ու արդյունավետությունը:

Դինի կողմից տրված ցուցադրության ժամանակ Gemini 2.0-ն օգտագործել է այս մեթոդը ֆիզիկայի խնդիր լուծելու համար: Գործընթացի ընթացքում մոդելը ձևավորել է միջանկյալ գործողությունների շղթա, որոնցից յուրաքանչյուրը մոտեցրել է վերջնական լուծմանը:

Թեև սա ամբողջովին նման չէ մարդկային բանականությանը, այս մոտեցումը թույլ է տալիս մեքենային կառուցվածքայնացնել առաջադրանքները՝ ավելի լավ արդյունքներ ապահովելու համար, նշում է The Verge-ը:

Կիրառման օրինակներ

Google-ի գիտնական Լոգան Կիլպատրիկի կողմից ներկայացված պատկերավոր խնդիրներից մեկը ներառում էր տեքստի և տեսողական տեղեկատվության համադրություն: Մոդելը հաջողությամբ մեկնաբանել է տվյալների երկու տեսակները՝ տալով լուծում, որը հաշվի է առնում դրանց փոխազդեցությունները:

«Gemini 2.0 Flash Thinking-ը մեր ճանապարհորդության միայն սկիզբն է՝ ավելի շատ տրամաբանական մտածողության մեքենաներ ստեղծելու համար», - ասել է Քիլպատրիկը:

Տեխնոլոգիաների ներուժը

Gemini 2.0 մոդելը ներկայացվում է որպես առաջին քայլ դեպի AI ստեղծման, որն ընդունակ է լուծել բարդ վերլուծություն պահանջող խնդիրներ։ Նա արդեն դրական արձագանքներ է ստացել իր նորարարական մոտեցման համար, որը թույլ է տալիս ոչ միայն պատասխանել հարցերին, այլեւ ցույց տալ իր մտածելակերպը։ Սա կարող է նշանակալից առաջընթաց լինել արհեստական ինտելեկտի ոլորտում, հատկապես այն առաջադրանքներում, որոնք պահանջում են տարբեր աղբյուրներից տվյալների վերլուծություն։

 Հետևեք մեզ՝ այստեղ