LLM

W świecie, gdzie sztuczna inteligencja (AI) rozwiązuje coraz bardziej złożone problemy, formalne dowodzenie twierdzeń matematycznych pozostaje jednym z najtrudniejszych wyzwań. To Mount Everest dla maszynowego rozumowania, wymagający nie tylko potężnej mocy obliczeniowej, ale przede wszystkim głębokiej, logicznej dedukcji. Publikacja naukowa “Goedel-Prover-V2: Scaling Formal Theorem Proving with Scaffolded Data Synthesis and Self-Correction” przedstawia przełomowy system, który wznosi automatyczne dowodzenie na nowy poziom. Architektura Systemu Sercem Goedel-Prover-V2 jest zaawansowany model językowy, który został specjalnie przeszkolony i dostosowany do pracy z asystentami dowodzenia, takimi jak Lean. Architektura systemu opiera się na cyklicznej interakcji między kilkoma kluczowymi komponentami: ...

Zadanie text-to-SQL polega na przekształceniu zapytań w języku naturalnym na zapytania SQL wykonywane na relacyjnej bazie danych. Choć nowoczesne modele językowe (LLM) znakomicie radzą sobie z wieloma zadaniami generatywnymi, generowanie poprawnych, złożonych zapytań SQL nadal stanowi wyzwanie. W artykule RetrySQL: text-to-SQL training with retry data for self-correcting query generation autorzy przedstawiają nowy paradygmat treningowy, który uczy model samodzielnej kontroli i korekty wygenerowanych kroków rozumowania. Idea RetrySQL Generowanie kroków rozumowania Dla każdego przykładu z zestawu BIRD tworzony jest ciąg kroków, które prowadzą do budowy zapytania SQL (np. $FROM$ → $WHERE$ → $GROUP\ BY$), generowany syntetycznie przy użyciu GPT-4o. ...