방학동 중학생 수학 과외 중간고사 기말고사 대비 내신 시험대비 일대일 수업

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

컴퓨터가 무엇이든 잘한다면, 그들은 수학을 잘합니다. 그래서 많은 분투 끝에, 최고의 기계 학습 연구원들이 최근 컴퓨터에게 수학을 가르치는 데 돌파구를 만들었다는 것은 놀랄 일입니다.

지난 1년 동안 캘리포니아 대학, 버클리 대학, OpenAI 대학, 구글의 연구원들은 자연어 생성 모델인 GPT-2/3와 GPT-Neo와 같은 algorith들에게 기초 수학 개념을 가르치는 데 방학동수학과외 진전이 있었습니다. 그러나 최근까지 언어 모델들은 "앨리스는 찰리에게 4개를 준 후에 2개의 공을 가진 밥보다 5개가 더 방학동과외 많습니다. 앨리스는 몇 개의 공을 가지고 있을까요?"와 같은 간단한 단어 문제들조차 풀지 못했습니다

구글의 기계 학습 전문가인 가이 구아리는 "컴퓨터가 방학동내신대비과외 수학을 아주 잘한다고 말할 때는 아주 구체적인 것들을 아주 잘합니다."라고 말합니다. 컴퓨터는 산술을 잘합니다. 숫자를 꽂고 계산하는 것은 아이들의 놀이이지만 형식적인 구조를 벗어나면 컴퓨터는 어려움을 겪습니다.

"수학을 하는 인간은 어떤 엄격한 추론 체계를 가지고 있다는 방학동시험대비과외 생각이 있습니다. 즉, 무언가를 아는 것과 모르는 것 사이에는 분명한 차이가 있다는 것입니다."
—Ethan Dier, Google

단어 문제 또는 "정량적 추론"을 푸는 것은 방학동기말고사과외 다른 많은 문제들이 해결하지 못하는 견고함과 엄격함을 요구하기 때문에 엄청나게 어렵습니다. 만약 과정 중에 어떤 방학동중간고사과외 단계라도 잘못되면, 답은 틀릴 것입니다. OpenAI의 기계 학습 전문가인 Vineet Kosaraju는 "정말 큰 숫자들을 함께 곱할 때…그것들은 어딘가에 가는 것을 잊어버리고 하나씩 틀리게 될 것입니다"라고 말합니다. 언어 모델이 저지르는 다른 실수들은 덜 인간적인데, 예를 들어 10을 10이 아닌 1과 0으로 잘못 해석하는 것입니다. 오픈에서 기계 학습 방학동수능수학 전문가인 칼 가 말했다.AI. 하지만 구르리가 수학에서 좋은 문제를 해결할 수 있다면, "도 많은 유용한 문제를 해결할 수 있습니다."

머신 러닝 모델은 빅데이터에 훈련을 받고 있기 때문에, 방학동내신수학 그들은 더 강력해지고 실수를 더 견고하게 만드는 경향이 있다.그러나 스케일링은 정량적 추론을 가진 것처럼 보이지만, 연구원들은 실수 언어 방학동수학선생님 모델이 더 목표 접근 방식을 필요로 하는 것처럼 보였다.

지난해, UC 버클리에서 두 팀, UC 버클리와 GSM8K와 GSM8K를 발매했다.스티븐 베이트는 "데이터 세트와 관련된 문제가 있는지 확인하고 싶었다"고 말했다.수학 그룹에는 정량적 추론을 방학동일대일수학 위한 정량적 추론을 위한 정량적 추론은 90퍼센트 이하이며, 수학 챔피언이 40%를 기록했다.
학교 수준 문제를 보다 쉽게 얻은 GSM8K 문제를 공격하기 위해 모델은 20% 정확도에 도달했습니다.열기AI 연구원들은 두 가지 주요 기술을 사용했습니다.미세 조정에서 연구진은 관련 정보를 포함하는 프리젠테이션(Wikia)에 대한 사전 입력, 그리고 같은 정보를 포함하는 사전 입력, 그리고 비슷한 언어 모델을 가지고 있다.검증, 다른 한편으로는 검토 세션 중 더 많은 검토 세션 중 하나입니다.코베는 "모델의 많은 사례들을 볼 수 있습니다," 라고 코베는 말했다.

당시 오픈AI는 모델인 GSM8K의 정확도가 최대 80%에 도달하기 위해 데이터를 훈련해야 한다고 전망했다."우리는 기대했던 트렌드"이라고 코베는 말했다.베이스트는 동의해요.'그' 입니다 (스톤월이에요.더 오래 걸릴 것 같아요."라고 그는 말했다.
Mina는 구글의 언어 모델, 경로 언어 모델(PaLm)를 사용하여 과학 논문과 기타 온라인 사전 설정된다.두 가지 전략들은 Mina를 도왔다큰 문제를 더 큰 문제를 해결해야 한다"고 덧붙였다.그 모델은 또한 한 답변 대신 대부분의 투표에서 질문 100번 문제를 해결하기 위해 요청되었다.그런 답변 중 Mina는 가장 흔한 답을 얻었다.