DeepSeek מפתחת מודל שיכול לאמת את עצמו מסקנות מתמטיות

השקת מודל DeepSeekMath-V2 על ידי DeepSeek היא אירוע משמעותי, לא רק יצירת בינה מלאכותית מתמטית טובה יותר.

DeepSeak פיתחה מודל בינה מלאכותית שלא רק כותב קוד אלא גם בודק ומוכיח את עצמו נכון.

DeepSeekMath-V2 קבע שיאי ביצועים חסרי תקדים, ועבר את ההישגים האנושיים בתחרויות אקדמיות קשות. ראוי לציין כי הדגם זכה במדליית זהב באולימפיאדת המתמטיקה הבינלאומית (IMO) 2025 והדהים עם ציון של 118/120 בבחינת פוטנם, ועבר בהרבה את שיא 90 הציונים הגבוהים ביותר שהושגו אי פעם על ידי בני אדם.

אבל מה שבאמת הופך את המודל הזה לפורץ דרך הוא לא הציון, אלא תכונת ה"אימות העצמי" של DeepSeek.

מנגנון האימות העצמי ותיקון השגיאות של DeepSeek

במשך שנים רבות, מודלים של בינה מלאכותית (AI) ומודלים של שפה גדולה (LLMs) התמודדו עם חולשה חמורה בפתרון בעיות הדורשות לוגיקה מוחלטת כמו מתמטיקה, שהיא תופעת "הנמקה שגויה אך תשובה נכונה".

כלומר, המודל עשוי לייצר באופן אקראי את התשובה הסופית הנכונה, אך רצף שלבי ההסקה, הנוסחאות או הצעדים הלוגיים שהובילו לתוצאה זו עשוי להיות שגוי, לא שלם או הזוי.

בתחומי המדע , ההנדסה והמתמטיקה, לתשובה נכונה עם פתרון שגוי אין שום ערך והיא מפחיתה משמעותית את האמינות של מערכת בינה מלאכותית. DeepSeekMath-V2 נוצר כדי לשים קץ לעידן חוסר האמינות הזה.

יכולת האימות העצמי של DeepSeekMath-V2 היא בליבת הצלחתה. היא פועלת כ"מבקר פנימי" בתהליך החשיבה של הבינה המלאכותית. במקום רק להסיק מסקנות בודדות ולהוציא תשובה, מודל DeepSeekMath-V2 משלב מנגנון דו-כיווני.

הראשון הוא תפקיד ההוכחה, שבו המודל מייצר שרשרת ראשונית של ארגומנטים ופתרונות. לאחר מכן המודל מפעיל אוטומטית מערכת בדיקות פנימית, אשר סוקרת כל שלב לוגי בשרשרת הארגומנטים שזה עתה נוצרה, ומחפשת שגיאות, חוסר עקביות או קפיצות לא סבירות.

תהליך זה דומה מאוד לאופן שבו מערכת ההערכה IMO-ProofBench פועלת, שבה בינה מלאכותית אחת מייצרת ארגומנט ובינה מלאכותית אחרת מאמתת אותו. על ידי חזרה על בדיקה צולבת זו עד ששרשרת הארגומנטים מאושרת כתקינה לחלוטין, DeepSeekMath-V2 מבטיח שלא רק שהתשובה נכונה, אלא שהנתיב לתשובה זו גם נכון לחלוטין ושקוף.

פתיחת עתיד הבינה המלאכותית האמינה

ההשלכות של שיטת הסקה זו, המאמתת את עצמה, עשויות לקבוע סטנדרט חדש של שקיפות ואמינות עבור יישומי בינה מלאכותית בעולם האמיתי.

בעתיד, ניתן יהיה ליישם מודל זה בתחומים חשובים אחרים כגון: בינה מלאכותית לא רק כותבת קוד אלא גם בודקת את נכונותו באופן עצמאי, ובכך ממזערת שגיאות חמורות.

בנוסף, בינה מלאכותית יכולה לאמת באופן אוטומטי שרשראות מורכבות של חשיבה בעת פיתוח השערות או הוכחת משפטים חדשים, ובכך להבטיח את הרציונליות והבטיחות של החלטות חשובות המתקבלות על ידי בינה מלאכותית.

החלטתה של DeepSeek לפרסם בפומבי את קוד המקור של המודל בפלטפורמות כמו Hugging Face ו-GitHub היא צעד אסטרטגי, המאפשר לקהילת המחקר העולמית גישה ולבנות על עקרון ההסקה הניתן לאימות זה.

DeepSeekMath-V2 מייצג קפיצת מדרגה, לא רק מדגימה את היכולת המעולה של הבינה המלאכותית לפתור את הבעיות הקשות ביותר, אלא גם מבטיחה שיכולת זו בנויה על יסודות של אמון והיגיון בלתי מעורער. זוהי הוכחה לכך שהדור הבא של הבינה המלאכותית לא רק יהיה חכם יותר, אלא גם כן ושקוף יותר בתהליך החשיבה שלו.

חזרה לנושא

הים המזרחי

מקור: https://tuoitre.vn/deepseek-phat-trien-mo-hinh-co-kha-nang-tu-kiem-chung-cac-suy-luan-trong-toan-hoc-2025113016585069.htm