KI generiert (D): KS Pulse - Math, Minds, and Machines How Small Models Think Deeply

KI Generierte News of the Day. Der Pulse ist ein Experiment ob es interessant ist die aktuellen Nachrichten in ca. 5 min. kleinen Paketen täglich zu bekommen. 

Er ist vollständig KI generiert. Einzig und allein der Inhalt ist kuratiert. Carsten und ich wählen passende Nachrichten aus. Danach wird sowohl das Manuskript als auch die Audio Datei vollständig automatisiert erstellt.

Dementsprechend können wir nicht immer für die Richtigkeit garantieren.

Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers - https://arxiv.org/pdf/2409.04109

rStar-Math: Small LLMs Can Master Math Reasoning with Self-Evolved Deep Thinking - https://arxiv.org/pdf/2501.04519 

Für 14 Tage führen wir das Experiment durch.

Transcript

Willkommen beim Knowledge Science Pulse Podcast.

Ich bin euer Gastgeber Sigurd, und wie immer mit dabei ist mein Co-Host Carsten.

Heute sprechen wir über zwei spannende KI-Studien. Die eine Studie untersucht wie kleine KI-Modelle komplexe mathematische Probleme meistern können. Die andere ob KI tatsächlich in der Lage ist neue wissenschaftliche Ideen zu generieren!

Carsten, glaubst du, dass KI beim Lösen von Matheaufgaben wirklich wie ein Mensch denken kann?

####Das ist eine große Frage! KI ist hervorragend bei Berechnungen, aber tiefes logisches Denken?

Da bin ich mir nicht so sicher. Was sagt denn die erste Studie dazu?

####Die erste Studie stellt rStar-Math vor!

Eine Methode, die es kleinen Sprachmodellen ermöglicht, Mathe-Aufgaben mit einer Genauigkeit zu lösen die mit den besten KI-Systemen zum Beispiel von OpenAI vergleichbar ist.

####Das ist überraschend. Also Kleinere Modelle, die auch Giganten wie GPT-4 übertreffen? Wie funktioniert das?

####Es geht um tiefes Denken. Anstatt nur eine einzige Antwort zu erraten, nutzt rStar-Math Monte Carlo Tree Search, um mehrere Lösungswege zu erkunden.

Zusätzlich verwendet es einen Selbstentwicklungsprozess. Die KI generiert Matheprobleme, löst sie und verbessert sich in mehreren Zyklen selbst. Über vier Trainingsrunden hinweg konnte die Methode die Genauigkeit des Modells drastisch steigern.

####Beeindruckend.

Wie viel besser wurde das Modell ?

####Die Ergebnisse sind erstaunlich.

Auf dem MATH-Benchmark verbesserte sich ein Modell mit 7 Milliarden Parametern von achtundfünftzig komma acht% auf 90 % Genauigkeit und übertraf damit sogar OpenAIs bestes Modell!

In der USA Math Olympiad konnte rStar-Math 53,3 % der Aufgaben lösen. Das entspricht einer Platzierung unter den besten 20 % der Highschool-Teilnehmer.

####Also trainiert sich die KI nicht nur an bestehenden Matheaufgaben, sondern bringt sich selbst neue Konzepte durch Trial-and-Error bei?

####Genau!

Sie generiert und überprüft Lösungen durch Code-Ausführung,

wodurch sichergestellt wird, dass ihre Argumentation korrekt ist.

Diese Methode reduziert Fehler und verbessert die Problemlösungsfähigkeiten ganz ohne Unterstützung größerer KI-Modelle.

####Das ist ein echter Game-Changer für mathematisches Denken in der KI.

Du hast aber auch erwähnt dass KI neue wissenschaftliche Ideen generieren kann.

Kannst du uns mehr darüber erzählen?

####Die zweite Studie stellt eine faszinierende Frage.

Kann KI Ideen entwickeln, die genauso innovativ sind wie die von menschlichen Experten.

####KI, die wissenschaftliche Arbeiten schreibt?

Das klingt gewagt! Und wie haben die Forscher das getestet?

####Sie führten eine groß angelegte Studie mit über 100 NLP-Forschern durch.

Diese Experten bewerteten in einer Blindstudie Forschungsideen von Menschen und KI, ohne zu wissen, von wem sie stammen!

####Und wie hat die künstliche Intelligenz abgeschnitten?

####Überraschend gut.

KI-generierte Ideen wurden als neuartiger bewertet als die menschlichen und das mit statistischer Signifikanz. Allerdings wurden menschliche Ideen als praktischer umsetzbar eingeschätzt

####Das ist unerwartet!

Also ist KI kreativer, aber hat Schwierigkeiten mit der praktischen Umsetzung?

####Ganz genau.

####KI produziert oft mutige, kreative Ideen, aber manche davon sind schwer realisierbar.

Die beste Strategie? Wenn Menschen die von der KI generierten Ideen bewerten und weiterentwickeln, entsteht die perfekte Kombination aus Innovation und Machbarkeit!

####Das klingt nach einer starken Zusammenarbeit.

Könnte KI in Zukunft also ein echter Forschungspartner werden?

####Potentiell ja!

Die Studie zeigt aber auch Grenzen auf.

KI fehlt es an Vielfalt in der Ideenfindung und sie hat Schwierigkeiten mit der Selbstbewertung.

Aber wenn diese Probleme gelöst werden, könnte KI Forschern helfen, schneller bahnbrechende Erkenntnisse zu gewinnen.

####Faszinierend!

Beide Studien zeigen, dass KI immer leistungsfähiger wird.

Die eine im strukturierten Problemlösen und die andere in kreativem Denken!

####Absolut! Egal ob beim Lösen komplexer Matheprobleme oder beim Entwickeln neuer Forschungsansätze KI ist noch leistungsfähiger als wir dachten.

####Danke für die spannende Analyse Sigurd und ich bin gespannt, wohin sich KI als nächstes entwickelt.

####Das bin ich auch!

Das war’s für diese Folge des Knowledge Science Pulse Podcasts.

Danke fürs Zuhören – und bis zum nächsten Mal!