OpenAIs "Strawberry", Q-STaR und die Monte-Carlo-Glücksspiel-Strategie (Teil 1)
16.07.2024 19 min
Zusammenfassung & Show Notes
Der Weg nach KAI – Episode 24: OpenAIs "Strawberry", Q-STaR und die Monte-Carlo-Glücksspiel-Strategie (Teil 1)
Im ersten Teil dieser Folge geht es vorrangig um die 5-stufige Kategorisierung der KI-Entwicklung, die OpenAI kürzlich vorgestellt hat. Diese Skala reicht von einfachen Chatbots bis hin zu KI-Systemen, die ganze Organisationen führen können.
OpenAI befindet sich laut interner Einschätzung derzeit auf der ersten "Chatbot"-Stufe, steht aber kurz davor, die zweite Stufe der "Reasoners" zu erreichen, die menschenähnliches logisches Denken ermöglichen.
Das damit verbundene interne Projekt wird als "Strawberry" bezeichnet.
Um die evtl. Auswirkungen dieser Ankündigung zu verstehen, blicken wir auf die Ereignisse im November 2023 zurück, als Gerüchte über ein geheimes Projekt namens "Q-Star" aufkamen. Dabei handelt es sich um einen Algorithmus, der Q-Learning mit der A-STaR Methode kombiniert, um die Schlussfolgerungsfähigkeiten von KI-Modellen zu verbessern.
Anhand eines Beispiels wird erklärt, wie ein "Self-Taught Reasoner" durch wiederholtes Lernen und Verbessern seine Fähigkeiten optimiert. Die Kombination aus Q-Learning und A-STaR soll dem neuen KI-System schließlich verbesserte Fähigkeiten im logischen Denken und Problemlösen verleihen.
Abschließend klären wir das Leistungspotenzial der "Monte Carlo Tree Search"-Methode, die auch bei Google DeepMinds AlphaGo schon zum Einsatz kam. Diese ermöglicht es KI-Systemen, durch Versuch und Irrtum zu lernen, ohne auf spezifisches Domänenwissen angewiesen zu sein.
Eine Weiterentwicklung dieser Methode durch das Shanghai AI Laboratory zielt speziell darauf ab, die mathematischen und logischen Fähigkeiten von Sprachmodellen zu verbessern.
Im ersten Teil dieser Folge geht es vorrangig um die 5-stufige Kategorisierung der KI-Entwicklung, die OpenAI kürzlich vorgestellt hat. Diese Skala reicht von einfachen Chatbots bis hin zu KI-Systemen, die ganze Organisationen führen können.
OpenAI befindet sich laut interner Einschätzung derzeit auf der ersten "Chatbot"-Stufe, steht aber kurz davor, die zweite Stufe der "Reasoners" zu erreichen, die menschenähnliches logisches Denken ermöglichen.
Das damit verbundene interne Projekt wird als "Strawberry" bezeichnet.
Um die evtl. Auswirkungen dieser Ankündigung zu verstehen, blicken wir auf die Ereignisse im November 2023 zurück, als Gerüchte über ein geheimes Projekt namens "Q-Star" aufkamen. Dabei handelt es sich um einen Algorithmus, der Q-Learning mit der A-STaR Methode kombiniert, um die Schlussfolgerungsfähigkeiten von KI-Modellen zu verbessern.
Anhand eines Beispiels wird erklärt, wie ein "Self-Taught Reasoner" durch wiederholtes Lernen und Verbessern seine Fähigkeiten optimiert. Die Kombination aus Q-Learning und A-STaR soll dem neuen KI-System schließlich verbesserte Fähigkeiten im logischen Denken und Problemlösen verleihen.
Abschließend klären wir das Leistungspotenzial der "Monte Carlo Tree Search"-Methode, die auch bei Google DeepMinds AlphaGo schon zum Einsatz kam. Diese ermöglicht es KI-Systemen, durch Versuch und Irrtum zu lernen, ohne auf spezifisches Domänenwissen angewiesen zu sein.
Eine Weiterentwicklung dieser Methode durch das Shanghai AI Laboratory zielt speziell darauf ab, die mathematischen und logischen Fähigkeiten von Sprachmodellen zu verbessern.