最后更新 02-11-2024
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Minerva
Google Research 的 Minerva 项目在使用语言模型解决定量推理问题方面取得了重大进展，展示了数学和科学任务的性能显着提高。 Minerva 的运行方式是解析和处理包括数学符号在内的问题，并生成涉及数值计算和符号操作的逐步解决方案，所有这些都不需要计算器等外部工具。 Minerva 采用少样本提示、思维链提示和多数投票等技术，在各种 STEM 推理任务上取得了最先进的性能。通过其先进的提示和评估方法，Minerva 已成为探索复杂定量问题不可或缺的工具，在科学研究和教育应用方面具有巨大的潜力。
主要功能:
**基于PaLM的模型：**建立在经过专门培训的Google Pathways语言模型之上。
先进技术： 采用少量提示、思维链提示和多数投票来解决问题。
最先进的性能： 在 STEM 基准测试中取得领先结果。
**交互式示例资源管理器：**允许用户调查 Minerva 的问题解决过程。
应用范围广泛： 可用于科学研究和教育，能够帮助研究人员，并提供新的学习机会。
常见问题:
1) 密涅瓦是什么？
Minerva 是由 Google Research 开发的一种语言模型，能够使用逐步推理来解决数学和科学问题。
2) Minerva 与其他模型如何不同地解决定量推理问题？
Minerva 的不同之处在于生成包含数值计算和符号操作的解决方案，而不依赖于计算器等外部工具。
3) Minerva 使用哪些技术来实现其性能？
Minerva 语言模型结合了小样本提示、思维链或草稿本提示以及多数投票作为其解决问题技术的一部分。
4) Minerva 在 STEM 基准测试中的表现如何？
Minerva 的表现在各种 STEM 基准测试中进行了测试，并在许多情况下获得了最先进的结果，在从小学到研究生水平的问题集中表现良好。
5) 密涅瓦有哪些限制？
虽然密涅瓦处理各种各样的问题，但它的答案不能像形式数学方法那样自动验证，并且它可能会产生无法自动检测到的错误推理的正确答案。
定价:
免费试用和收费混合
标签:
Google Research
Minerva
Quantitative Reasoning
Language Models
STEM
PaLM