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日期: 2022-07-02 | 来源: 量子位 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
再有是谷歌和 MIT 合作开发的 Scrathpad 草稿纸方法，让 AI 把分步计算的中间结果临时存储起来。
最后还有 Majority Voting 多数表决方法，也是今年 3 月才发表的。
让 AI 多次回答同一个题目，选择答案中出现频率最高的。
所有这些技巧全用上以后，5400 亿参数的 Minerva 在各种测试集中达到 SOTA。
甚至 80 亿参数版的 Minerva，在竞赛级数学题和 MIT 公开课问题中，也能达到 GPT-3 最新更新的 davinci-002 版本水平。
说了这么多，Minerva 具体都能做出哪些题目？
对此谷歌也开放出了样例集，一起来看一下。
数理化生全能，连机器学习都会
数学上，Minerva 可以像人类一样按步骤计算数值，而不是直接暴力求解。
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