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検証可能な推論に向けたオープン数理大規模言語モデル —— InternLM-Math

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田中専務

拓海先生、最近「InternLM-Math」って論文の話を聞きまして。うちでも数学的な検算や工程最適化で使えないかと部下が言い出しているのですが、正直何がそんなに革新的なのか掴めません。要点を教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！InternLM-Mathは数学の問題を解くだけでなく、その解法を検証し、証明に近い形で裏取りできる点が特徴です。要点は三つに絞れますよ。まず数学的推論の精度向上、次に解法を検証する自動化、最後にそれらをオープンで再現可能にした点です。大丈夫、一緒に見ていけば必ず理解できますよ。

田中専務

それは分かりやすいです。ただ我々はITが得意でない現場が多く、導入コストや現場教育が心配です。これって要するに『計算結果だけ出して終わりでなく、答えが正しいか自動で確認できる』ということですか。

AIメンター拓海

まさにその通りですよ。もう少し正確に言うと、InternLM-MathはLarge Language Model (LLM) 大規模言語モデルの上で、Chain-of-Thought (CoT) 思考の連鎖、reward modeling 報酬モデル、formal reasoning 形式的推論、data augmentation データ拡張、code interpreter コード実行環境を統合して、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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