A Microsoft Research Asia lançou o rStar-Math, um método inovador que permite a pequenos modelos de linguagem resolver problemas matemáticos complexos. Essa abordagem, que combina exploração algorítmica e verificação automática, representa um marco na utilização de inteligência artificial de menor escala.
rStar-Math supera modelos maiores
O rStar-Math utiliza técnicas como o Monte Carlo Tree Search (MCTS) para encontrar soluções precisas. O MCTS analisa diferentes caminhos de resolução e aprende com os mais eficazes, otimizando o desempenho do modelo.
Além disso, o método combina explicações em linguagem natural com códigos em Python. Esse processo garante que cada solução seja validada por meio de verificação automática, reduzindo erros e aprimorando a precisão.
Resultados expressivos
Modelos treinados com o rStar-Math apresentaram desempenhos notáveis em benchmarks matemáticos. Por exemplo, o modelo Qwen2.5-Math-7B, com apenas 7 bilhões de parâmetros, atingiu 90% de precisão no teste MATH. Este resultado supera em 4,5% o desempenho do o1-preview da OpenAI.
Surpreendentemente, modelos ainda menores, com 1,5 bilhão de parâmetros, alcançaram 88,6% de precisão. Esses resultados destacam a eficiência do método em modelos de escala reduzida.
Impacto na competição humana
Em aplicações práticas, o rStar-Math demonstrou um desempenho comparável ao dos melhores participantes humanos. Na American Mathematical Olympiad AIME 2024, o modelo resolveu, em média, oito de quinze problemas, igualando-se ao desempenho dos 20% melhores competidores humanos.
Limitações e possibilidades futuras
Apesar de seu sucesso, o rStar-Math enfrenta desafios em problemas sem soluções claramente definidas, como questões geométricas com elementos visuais. Contudo, os pesquisadores enxergam um grande potencial para aplicar abordagens similares em outras áreas, como raciocínio lógico e programação.
Um marco na inteligência artificial
Com o rStar-Math, a Microsoft abre novas possibilidades para modelos de linguagem menores e mais eficientes. Essa inovação representa um salto significativo no campo da inteligência artificial, permitindo soluções mais acessíveis e sustentáveis para problemas matemáticos complexos.
Meta-descrição: Microsoft revoluciona a resolução de problemas matemáticos com o rStar-Math, permitindo que modelos menores superem sistemas maiores.
Fonte: Decoder
