QuietStar

QuietStar
L’IA che sa “pensare” prima di rispondere
batte tutti nei test

Pensate (è il caso di dirlo) a un’intelligenza artificiale che prima di rispondere a una domanda si ferma un attimo a riflettere, a pensare tra sé e sé considerando diverse possibilità e scegliendo la migliore.
“Come è umana, lei!” (cit.).
È ciò che un gruppo di ricercatori è riuscito a ottenere grazie a un innovativo metodo di addestramento chiamato “QuietStaR“.

Se l’IA impara a “pensare” prima di parlare

Fino ad ora, i più famosi chatbot come ChatGPT sono stati addestrati a generare risposte fluide e convincenti, ma senza una vera capacità di “ragionare” su ciò che stanno per dire o di anticipare le possibili direzioni di una conversazione.
In pratica, sono bravissimi a dare risposte che “suonano bene”, ma spesso difettano di logica, coerenza e buon senso.

Con Quiet-STaR potrebbe cambiare tutto.
Questo algoritmo sviluppato da Erik Zelikman e colleghi alla Cornell University (qui trovate il paper) fa una cosa nuova. Istruisce l’AI a generare una moltitudine di “ragionamenti interni” in parallelo, prima di rispondere a un input.
Quando arriva il momento di dare una risposta, l’AI genera un mix di previsioni, con e senza ragionamento, e sceglie la migliore (che può essere verificata da un umano, a seconda del tipo di domanda).

QuietStar.
Dove ho già sentito questo nome?
È QUEL Q*?

Negli scorsi mesi il nome Q*, o QStar ha iniziato a circolare in relazione allo “psicodramma” occorso a OpenAI.
Un terremoto che ha detronizzato, e poi rimesso in sella il CEO Sam Altman (con la regia di Microsoft). QStar è il progetto che, a detta di qualcuno, aveva provocato lo “scisma” in Open AI.
Un progetto che mira a sviluppare un’intelligenza artificiale con capacità di ragionamento, memoria e contestualizzazione simili a quelle umane, posizionandosi come un passo intermedio verso l’obiettivo finale di realizzare un’AI con capacità cognitive pari e poi superiori a quelle umane, nota come Artificial Superintelligence (ASI).
Questo QuietStar è una “costola” di Q*?

Un balzo in avanti nel ragionamento

I ricercatori hanno applicato Quiet-STaR a Mistral 7B, un modello di linguaggio open-source, e i risultati sono stati impressionanti.
La versione “pensante” di Mistral 7B ha ottenuto un punteggio del 47,2% in un test di ragionamento, contro il 36,3% della versione “vanilla”.

Intendiamoci, siamo ancora lontani dal colmare il divario tra le reti neurali artificiali e le capacità di ragionamento umane.
Ma Quiet-STaR sembra essere un passo nella giusta direzione.
A differenza di altri tentativi di migliorare il ragionamento delle AI, molto specifici e non generalizzabili, questo metodo può essere applicato “silenziosamente” a diversi tipi di modelli, indipendentemente dai dati di addestramento originali.

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FONTE: Futuro Prossimo