计算机|AI做题家卷疯了！高数考试正确率81% 竞赛题成绩超过计算机博士( 二 )
但谷歌这次把公式都保留，和纯文本一样走一遍Transformer的训练程序，让AI像理解语言一样去理解符号 。
与之前的语言模型相比，这是Minerva在数理问题上表现更好的原因之一 。
但与专门做数学题的AI相比，Minerva的训练中没有显式的底层数学结构，这带来一个缺点和一个优点 。
缺点，是可能出现AI用错误的步骤得到正确答案的情况 。
优点，是可以适应不同学科，即使有些问题无法用正规的数学语言表达出来，也可以结合自然语言理解能力解出来 。
到了AI的推理阶段，Minerva还结合了多个最近谷歌开发的新技术 。
先是Chain of Thought思维链路提示，今年一月由谷歌大脑团队提出 。
具体来说就是在提问的同时给一个分步骤回答的示例来引导 。AI在做题时就可以采用类似的思考过程，正确回答本来会答错的题目 。
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再有是谷歌和MIT合作开发的Scrathpad草稿纸方法，让AI把分步计算的中间结果临时存储起来 。
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最后还有Majority Voting多数表决方法，也是今年3月才发表的 。
让AI多次回答同一个题目，选择答案中出现频率最高的 。
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所有这些技巧全用上以后，5400亿参数的Minerva在各种测试集中达到SOTA 。
甚至80亿参数版的Minerva，在竞赛级数学题和MIT公开课问题中，也能达到GPT-3最新更新的davinci-002版本水平 。
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说了这么多，Minerva具体都能做出哪些题目？
对此谷歌也开放出了样例集，一起来看一下 。
数理化生全能，连机器学习都会
数学上，Minerva可以像人类一样按步骤计算数值，而不是直接暴力求解 。
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对于应用题，可以自己列出方程式并做简化 。
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甚至还可以推导证明 。
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物理上，Minerva可以求中性氮基态（Z = 7）电子的总自旋量子数这样的大学水平题目 。
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生物和化学上，Minerva凭借语言理解能力也可以做各种选择题 。
以下哪种点突变形式对DNA序列形成的蛋白质没有负面影响？
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以下哪种是放射性元素？
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以及天文学：为什么地球拥有很强的磁场？
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在机器学习方面，它通过解释“分布外样本检测”的具体含义，从而正确了给出这个名词的另一种说法 。
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……
不过，Minerva有时也会犯一些低级错误，比如把等式两边的√给消了 。
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除此之外，Minerva会出现的推理过程错误但结果对的“假阳性”情况，比如下面这种，有8%的可能性 。
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