【簡単AI論文】DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models

2024年3月18日 17:26

この論文は、人工知能（AI）の分野で、数学の問題を解く能力を高めるための研究です。

数学の問題というのは、例えば「2x+3=7のとき、xは何か？」や「三角形の内角の和は何度か？」などのように、数字や記号や図形を使って、何かを求めたり、証明したりするものです。

数学の問題は、人間にとっては簡単なものから難しいものまで様々ですが、AIにとっては、数学の問題を解くことはとても難しいことです。

なぜなら、数学の問題を解くには、ただ答えを当てるのではなく、答えにたどり着くまでの過程や理由を説明する必要があるからです。

AIは、過去に人間が作ったたくさんの文章やコードなどのデータを読んで、言葉の意味や使い方を学ぶことができますが、数学の問題を解くためには、文章やコードだけではなく、数学のルールや原理や方法を理解しなければなりません。

しかし、数学のルールや原理や方法は、文章やコードとは違って、複雑で構造的で厳密なものです。

そのため、AIは、数学の問題を解く能力を身につけるのに、とても苦労しています。

この論文の研究者たちは、AIが数学の問題を解く能力を高めるために、二つの工夫をしました。

一つ目の工夫は、AIが学ぶデータを工夫することです。

AIが学ぶデータというのは、インターネットにあるたくさんのウェブページのことです。

ウェブページには、色々な種類の内容がありますが、その中には、数学に関する内容が書かれたものもあります。

例えば、数学の教科書や辞典や問題集や論文などです。

研究者たちは、インターネットから、数学に関する内容が書かれたウェブページだけを選んで、AIに読ませました。

その際、数学に関する内容が多いほど、AIに読ませる優先度を高くしました。

また、英語だけでなく、中国語などの他の言語にも対応しました。

このようにして、研究者たちは、数学に関する内容がたくさん詰まったデータを作りました。

このデータを使って、AIは、数学の言葉や記号や図形の意味や使い方を学びました。

二つ目の工夫は、AIが学ぶ方法を工夫することです。

AIが学ぶ方法というのは、AIがどのようにして、数学の問題を解くかを学ぶかのことです。

研究者たちは、AIに、数学の問題を解くときに、以下の三つの方法を使うように教えました。

一つ目の方法は、自分の言葉で、問題の意味や解き方や答えを説明することです。

例えば、「2x+3=7のとき、xは何か？」という問題に対して、AIは、「まず、両辺から3を引いて、2x=4とする。次に、両辺を2で割って、x=2とする。これが答えである。」というように、自分の言葉で説明します。

この方法を、チェーン・オブ・ソート（思考の連鎖）と呼びます。

二つ目の方法は、プログラミング言語で、問題を解くためのコードを書くことです。

例えば、「2x+3=7のとき、xは何か？」という問題に対して、AIは、「x = (7 - 3) / 2」というように、コードで書きます。

この方法を、プログラム・オブ・ソート（思考のプログラム）と呼びます。

三つ目の方法は、数学の問題を解くために、既にあるツールやライブラリを使うことです。

例えば、「2x+3=7のとき、xは何か？」という問題に対して、AIは、「import sympy as sp」というように、sympyというライブラリを使います。

この方法を、ツール統合推論と呼びます。

この三つの方法を使って、AIは、様々な種類や難易度の数学の問題を解くことができるようになりました。

この論文の研究者たちは、AIが数学の問題を解く能力を測るために、いくつかのテストを行いました。

テストには、英語や中国語で書かれた、小学校から大学までのレベルの数学の問題が含まれていました。

テストの結果は、AIが数学の問題を解く能力がとても高いことを示しました。

特に、競争レベルのMATHというテストでは、AIは、他のAIよりもずっと優れていました。

また、AIは、数学の問題を解くだけでなく、数学の定理を証明することもできました。

さらに、AIは、数学の問題を解く能力だけでなく、一般的な理解や推論やプログラミングの能力も高めました。

この論文は、AIが数学の問題を解く能力を高めるための研究です。要約は以下のようになります。

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