บรรณาธิการของ Downcodes ได้เรียนรู้ว่าทีม Mistral AI เปิดตัวแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ 7B ชื่อ MathΣtral ซึ่งมีหน้าต่างบริบทขนาด 32k สามารถจัดการกับปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ยาวและซับซ้อนยิ่งขึ้นได้ และเป็นโอเพ่นซอร์สภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache2.0 MathΣtral ได้คะแนน 56.6% จากเกณฑ์มาตรฐาน MATH และ 63.47% จากเกณฑ์มาตรฐาน MMLU ผ่านโมเดลการโหวตและการให้รางวัลส่วนใหญ่ คะแนนสูงถึง 68.37% และ 74.59% นี่ไม่ใช่แค่การยกย่องในวันครบรอบ 2,311 ปีของอาร์คิมิดีสเท่านั้น แต่ยังเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความพยายามของ Mistral AI ในการสนับสนุนโครงการทางวิชาการ
ทีม Mistral AI สนับสนุน MathΣtral ให้กับชุมชนวิทยาศาสตร์ โดยหวังว่าจะเสริมสร้างการวิจัยเกี่ยวกับปัญหาทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงที่ต้องใช้เหตุผลเชิงตรรกะที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอน ความเชี่ยวชาญระดับมืออาชีพของแบบจำลองในสาขา STEM ได้รับความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูงประเภทเดียวกันในการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรมต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง บรรลุผลสำเร็จ 56.6% สำหรับเกณฑ์มาตรฐาน MATH และ 63.47% สำหรับเกณฑ์มาตรฐาน MMLU สิ่งที่โดดเด่นที่สุดเกี่ยวกับ MathΣtral คือความสามารถในการให้เหตุผล แบบจำลองนี้แสดงให้เห็นว่าสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้นอย่างมากด้วยการคำนวณเวลาอนุมานที่มากขึ้น ในเกณฑ์มาตรฐาน MATH นั้น MathΣtral7B ได้คะแนน 68.37% จากการลงคะแนนเสียงข้างมาก และคะแนนที่สูงกว่านั้นคือ 74.59% ในหมู่ผู้สมัคร 64 คนผ่านโมเดลรางวัลอันทรงพลัง ความเคลื่อนไหวของทีม Mistral AI นี้เป็นส่วนหนึ่งของความพยายามของบริษัทในวงกว้างในการสนับสนุนโครงการด้านวิชาการ การเปิดตัว MathΣtral เกิดขึ้นภายใต้บริบทของความร่วมมือกับ Project Numina และสะท้อนให้เห็นถึงการให้ความสำคัญและการสนับสนุนของ Mistral AI สำหรับการวิจัยเชิงวิชาการ MathΣtral เป็นโมเดลแนะนำที่สามารถใช้หรือปรับแต่งตามเอกสารประกอบของ Mistral AI ตุ้มน้ำหนักแบบจำลองโฮสต์อยู่บน HuggingFace และตอนนี้ผู้ใช้สามารถลองใช้ MathΣtral โดยใช้การอนุมานแบบ misstral และปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะโดยใช้ misstral-finetune แบบจำลอง MathΣtral ของ Mistral AI ไม่เพียงแต่เป็นการก้าวกระโดดในด้านเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังมีส่วนสนับสนุนการวิจัยในสาขาคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์อย่างลึกซึ้งอีกด้วย ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยี AI อย่างต่อเนื่อง เรามีเหตุผลที่เชื่อได้ว่า MathΣtral จะนำความเป็นไปได้และความก้าวหน้ามาสู่การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และการค้นพบทางวิทยาศาสตร์มากขึ้น
ที่อยู่เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ: https://mistral.ai/news/mathstral/
โอเพ่นซอร์สและความสามารถในการให้เหตุผลอันทรงพลังของแบบจำลอง MathΣtral ได้นำเครื่องมือและความเป็นไปได้ใหม่ๆ มาสู่การวิจัยทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ ซึ่งคุ้มค่าแก่ความสนใจและความคาดหวัง บรรณาธิการของ Downcodes จะยังคงให้ความสนใจกับการพัฒนาใหม่ๆ ในสาขา AI และนำเนื้อหาที่น่าตื่นเต้นมาสู่ผู้อ่าน