Ученые из MIT предложили новый подход, который позволяет языковым моделям не только генерировать текст, но и создавать программы на Python для решения задач математического анализа, данных и символьного рассуждения. Этот метод, называемый natural language embedded programs (NLEPs), показал высокую точность на различных тестах рассуждения и инструкционного классифицирования.
Традиционные языковые модели, такие как GPT-4, оперируют естественным языком, что затрудняет их способность к числовому или символьному рассуждению. Однако NLEPs позволяют моделям создавать шаг за шагом программы на Python, вставляя необходимый естественный язык внутрь программы для ответа на запросы пользователей.
Исследование показало, что NLEPs значительно повышают прозрачность работы модели, позволяя пользователям проверять программы и вносить изменения при необходимости. Этот метод также эффективен в повторном использовании для различных задач, что делает его мощным инструментом для будущих разработок искусственного интеллекта.
Источник новости: www.ferra.ru
