[📪정보] 딥마인드 llm을 사용하여 수학 과학의 미해결 문제를 최초로 발견

[익명(211.59)]

컴퓨터 코드로 작성된 "함수"를 검색함으로써, FunSearch는 LLM을 사용해 수학 과학의 미해결 문제를 최초로 발견했습니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 개념을 결합하는 데 탁월하고 읽고, 쓰고, 코딩하여 사람들이 문제를 해결할 수 있도록 도와주는 유용한 보조 도구입니다. 하지만 완전히 새로운 지식을 발견할 수 있을까요?

LLM은 사실과 다른 정보를 '환각'하는 것으로 밝혀졌기 때문에 이를 사용해 검증 가능한 올바른 발견을 하는 것은 어려운 일입니다. 하지만 최고의 아이디어만을 찾아내어 이를 바탕으로 LLM의 창의성을 활용할 수 있다면 어떨까요?

오늘, Nature에 게재된 논문을 통해 수학과 컴퓨터 과학에서 새로운 해법을 찾는 방법인 FunSearch를 소개합니다. 펀서치는 컴퓨터 코드 형태로 창의적인 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하는 사전 교육을 받은 학습자(LLM)와 환각이나 잘못된 아이디어를 방지하는 자동화된 '평가자'를 짝을 지어 작동합니다. 이 두 가지 요소 사이를 반복적으로 오가며 초기 솔루션은 새로운 지식으로 '진화'합니다. 이 시스템은 컴퓨터 코드로 작성된 '함수'를 검색하므로 펀서치라는 이름이 붙었습니다.

이 연구는 LLM을 사용하여 과학이나 수학의 미해결 문제에 도전하는 새로운 발견이 이루어진 첫 번째 사례입니다. 펀서치는 수학의 오랜 미해결 문제인 캡 세트 문제에 대한 새로운 해결책을 발견했습니다. 또한, 데이터 센터의 효율을 높이는 등 어디에나 적용되는 '빈 패킹' 문제에 대한 보다 효과적인 알고리즘을 발견하는 데 FunSearch를 사용하여 실용적인 유용성을 입증했습니다.

과학의 발전은 항상 새로운 이해를 공유하는 능력에 의존해 왔습니다. 펀서치를 특히 강력한 과학 도구로 만드는 것은 솔루션이 무엇인지가 아니라 솔루션이 어떻게 구성되었는지를 보여주는 프로그램을 출력한다는 점입니다. 이를 통해 펀서치를 사용하는 과학자들이 더 많은 통찰력을 얻고, 개선과 발견의 선순환을 이끌어낼 수 있기를 바랍니다.

[고로쇠(101.235)]

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