from AINEWS
Google DeepMindと南カリフォルニア大学の研究者は、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を強化するSELF-DISCOVERと呼ばれる新しいフレームワークを発表した。この画期的なアプローチは、OpenAIのGPT-4やGoogleのPaLM 2のような主要なモデルの性能に革命をもたらす可能性を秘めている。
このフレームワークは、LLMがタスク固有の推論構造を自律的に発見し、複雑な問題をナビゲートするために様々な原子推論モジュールを利用することを可能にする。広範なテストにおいて、SELF-DISCOVERアプローチは一貫して従来の手法を上回り、様々な推論タスクにおいて高い精度を達成した。
この研究は、モデルの性能を向上させるだけでなく、AIを一般知能の実現に近づける。
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