rStar-Math modle from Microsoft (English, Russian)

Quick 40-second clip of Elon Musk: He recently said something interesting that I think is very relevant to what we're looking at right now. Take a listen:

"Does AI make a difference in your life today? 13% said yes. And they said, in five years from now, will AI make a difference in your life? 87% expect in five years it will make a difference. What is a gigantic difference? Okay, what is it going to do for people? Is it gonna do work right? Do anything you want and even suggest things you never even thought of. So, I mean, AI really within the next few years will be able to do any cognitive task you like. It obviously begs the question, what are we all going to do? But pretty much any cognitive task that doesn't involve atoms, AI will be able to do within, I'd say, max three or four years, maximum."

There is more below. Ниже есть продолжение.

So he's saying that any cognitive task that does not involve physical objects, AI will be able to do in 3 to 4 years. The reason why that's kind of a big statement is, if we are here and this is now, right? So this is where we are now, and you're hearing these things, you're hearing these ideas, and you kind of understand what's coming. You're aware of it. It's kind of important to be aware that there's this kind of next period in history where single individuals will be able to play a massive role on the world stage. They will have a lot of leverage, more than possibly any human being had in the previous history of the human race.

And then, eventually, at some point after that, there's probably going to be a point at which humans are just not going to be as influential. If the best researchers are AI, the best producers of entertainment are AI, everybody knows what AI is capable of, those effects kind of percolate throughout everything and reach some sort of level of saturation. At some point, you're just not going to be able to do as much as a single individual. A lot of the stuff will be done by AI, etc.

But kind of between now and then, there's this period where, number one, you can have incredible abilities if you utilize AI effectively as it's getting applied to everything. A lot of people are still figuring out what it's able to do or not able to do. For example, now and very soon, in the following 1 year to 10 years, you will be able to have world-class knowledge about anything. You will have AIs at your fingertips that are able to supply you with top, world-class expert abilities and knowledge about any subject that you want. People that sort of grok that and apply it in the right scenarios will probably have a lot of success, great success.

So if you want to have a great impact on the world, whether that's you just want to make some money or you are looking to help affect the world, bring more positivity to people, serve in some way, I would think of this kind of next period in time as kind of the area where human beings have just the most potential that we've ever had.

So here's where human beings are just figuring out how to use a spear to hunt down food, and here's whatever future we have in front of us—Star Trek or whatever. It's probably going to be largely AI-assisted, AI-managed. A single individual's potential to have a massive impact was always, let's say, here, and in the future, because most things will be largely handled by AI, we're not going to be as smart at stuff as it is in progressing technology, managing cities, building businesses, whatever.

So this is kind of like the potential, and right around here, where AGI emerges but we're still figuring out how to apply it, that potential for a single individual is going to be massive. Certainly, if you're the one building AI, you can see how it is massive, but also if you're applying AI, figuring out how to use it for various purposes, in the next several decades, that potential for any single human to get something done will probably be the biggest that we've ever had in human history and likely eventually we'll ever have. After this period is over, it's going to go back to not being quite as high. There's the sort of peak that we're going to have.

If you think I'm wrong, tell me why. Am I missing something? By the way, if you're into sci-fi, the book called The Player of Games and the whole Culture series, I think, do a really good job of explaining what that future may look like. The Player of Games is a phenomenal book. It really kind of nails that vision of the future.

...

RStar Math uses Monte Carlo Tree Search (MCTS), a decision-tree-like method, to explore and refine solutions to problems. This is similar to solving a crossword puzzle, where you fill in answers based on approximations and adjust as needed. MCTS helps the model explore possible solutions, evaluate actions, and improve reasoning through iterative exploration.

RStar Math introduces a novel method called Code-Augmented Chain of Thought, where the model generates both natural language reasoning and corresponding Python code. The code is executed, and only reasoning with successfully executed code is retained. This reduces hallucinations (incorrect reasoning leading to correct answers) and ensures more accurate problem-solving.

Instead of just rewarding correct answers, RStar Math uses a Process Reward Model (PPM) to evaluate step-by-step reasoning. This avoids the issue of rewarding incorrect reasoning that happens to lead to the right answer. The PPM provides granular feedback on the reasoning process, improving the model's ability to solve complex problems.

RStar Math also employs self-evolution, where the model iteratively improves its reasoning capabilities through multiple rounds of training on millions of synthesized solutions. This allows the model to develop intrinsic self-reflection, recognizing and correcting its own errors without explicit training or prompts. This emergent self-reflection mimics human-like problem-solving, where the model can backtrack and try new approaches when it realizes it’s on the wrong path.

Overall, RStar Math demonstrates how small language models (SLMs) can achieve state-of-the-art reasoning capabilities, rivaling larger models like GPT-4, by combining advanced techniques like MCTS, code-augmented reasoning, and process-based rewards. This approach points to a future where AI models can self-improve and refine their reasoning abilities autonomously.



Короткий 40-секундный отрывок с Илоном Маском: Он недавно сказал кое-что интересное, что, как мне кажется, очень актуально для того, что мы сейчас обсуждаем. Послушайте:

"Влияет ли ИИ на вашу жизнь сегодня? 13% сказали 'да'. А на вопрос, будет ли ИИ влиять на вашу жизнь через пять лет, 87% ожидают, что это произойдет. Почему такая большая разница? Хорошо, что ИИ будет делать для людей? Будет ли он выполнять работу? Делать всё, что вы захотите, и даже предлагать то, о чем вы никогда не думали. Так что, я имею в виду, ИИ действительно в ближайшие несколько лет сможет выполнять любую когнитивную задачу, какую вы пожелаете. Это, конечно, поднимает вопрос: что мы все будем делать? Но практически любую когнитивную задачу, которая не связана с физическими объектами, ИИ сможет выполнять в течение, я бы сказал, максимум трех-четырех лет."

Итак, он говорит, что любую когнитивную задачу, не связанную с физическими объектами, ИИ сможет выполнять через 3-4 года. Причина, по которой это такое громкое заявление, заключается в том, что если мы здесь и сейчас, то это наше настоящее. Вы слышите эти идеи, вы понимаете, что грядет. Вы осознаете это. Важно понимать, что наступает следующий период в истории, когда отдельные личности смогут играть огромную роль на мировой арене. Они будут обладать огромным влиянием, возможно, большим, чем кто-либо в предыдущей истории человечества.

И затем, в какой-то момент, люди, вероятно, перестанут быть настолько влиятельными. Если лучшие исследователи — это ИИ, лучшие создатели развлекательного контента — это ИИ, и все знают, на что способен ИИ, эти эффекты проникнут во всё и достигнут определенного уровня насыщения. В какой-то момент вы просто не сможете сделать столько, сколько отдельный человек. Многое будет делаться ИИ и так далее.

Но в период между сейчас и тогда есть время, когда, во-первых, вы можете обладать невероятными способностями, если эффективно используете ИИ, который применяется во всем. Многие до сих пор разбираются, что ИИ может делать, а что нет. Например, сейчас и в ближайшие один-десять лет у вас будет доступ к знаниям мирового уровня по любой теме. У вас под рукой будут ИИ, которые смогут предоставить вам экспертные знания и навыки мирового уровня по любому предмету, который вы захотите. Люди, которые это понимают и применяют в правильных ситуациях, вероятно, добьются большого успеха.

Так что, если вы хотите оказать большое влияние на мир, будь то просто заработать деньги или помочь изменить мир, принести больше позитива людям, служить каким-то образом, я бы рассматривал этот следующий период времени как эпоху, когда у человечества будет наибольший потенциал, который у нас когда-либо был.

Вот здесь человечество только учится использовать копье для охоты за едой, а вот здесь — наше будущее, будь то "Звездный путь" или что-то другое. Оно, вероятно, будет в значительной степени управляться и поддерживаться ИИ. Потенциал отдельного человека оказывать огромное влияние всегда был, скажем, здесь, а в будущем, поскольку большинство задач будет выполняться ИИ, мы не будем так умны в вопросах развития технологий, управления городами, строительства бизнесов и так далее.

Так что это своего рода пик потенциала, и прямо здесь, где появляется ИИ общего уровня (AGI), но мы еще только разбираемся, как его применять, потенциал отдельного человека будет огромным. Конечно, если вы создаете ИИ, вы понимаете, насколько это масштабно, но даже если вы просто применяете ИИ, разбираетесь, как использовать его для различных целей, в ближайшие несколько десятилетий потенциал любого отдельного человека добиться чего-то будет, вероятно, самым большим за всю историю человечества и, возможно, самым большим, который у нас когда-либо будет. После этого периода он снова снизится. Это своего рода пик, который мы достигнем.

Если вы думаете, что я ошибаюсь, скажите, почему. Может, я что-то упускаю? Кстати, если вы любите научную фантастику, книга "Игрок" и вся серия "Культура", как мне кажется, очень хорошо объясняют, как это будущее может выглядеть. "Игрок" — это феноменальная книга. Она действительно передает это видение будущего.

...

RStar Math использует метод поиска по дереву Монте-Карло (MCTS), который похож на дерево решений, чтобы исследовать и улучшать решения задач. Это похоже на решение кроссворда, где вы заполняете ответы на основе предположений и корректируете их по мере необходимости. MCTS помогает модели исследовать возможные решения, оценивать действия и улучшать рассуждения через итеративное исследование.

RStar Math представляет новый метод под названием "Цепь рассуждений, дополненная кодом", где модель генерирует как естественно-языковые рассуждения, так и соответствующий код на Python. Код выполняется, и сохраняются только те рассуждения, которые сопровождаются успешно выполненным кодом. Это уменьшает вероятность "галлюцинаций" (неправильных рассуждений, которые случайно приводят к правильному ответу) и обеспечивает более точное решение задач.

Вместо того чтобы просто вознаграждать правильные ответы, RStar Math использует Модель вознаграждения за процесс (PPM), чтобы оценивать рассуждения шаг за шагом. Это позволяет избежать ситуации, когда неправильные рассуждения, случайно приведшие к правильному ответу, поощряются. PPM предоставляет детальную обратную связь по процессу рассуждений, улучшая способность модели решать сложные задачи.

RStar Math также использует самоэволюцию, где модель итеративно улучшает свои способности к рассуждению через несколько раундов обучения на миллионах синтезированных решений. Это позволяет модели развить внутреннюю саморефлексию, распознавать и исправлять свои ошибки без явного обучения или подсказок. Эта возникающая саморефлексия имитирует человеческое решение задач, где модель может откатываться и пробовать новые подходы, когда понимает, что идет по неправильному пути.

В целом, RStar Math демонстрирует, как небольшие языковые модели (SLM) могут достичь передовых способностей к рассуждению, конкурируя с более крупными моделями, такими как GPT-4, благодаря комбинации передовых методов, таких как MCTS, рассуждения, дополненные кодом, и процессно-ориентированные вознаграждения. Этот подход указывает на будущее, где модели ИИ могут самостоятельно улучшаться и совершенствовать свои способности к рассуждению.