Minotaur zeigt: Schlussfolgern geht auch ohne Sprachmodell
Achieving AI-style reasoning without an LLM
Minotaur ist eine KI-Architektur, die ohne LLM und ohne GPU auskommt. Sie stellt jedes System in drei Rollen dar – Antrieb, Begrenzung und Logik – und führt mit einer einzigen Operation namens „Settling“ auf einem gewöhnlichen Prozessorkern in etwa einer Viertelsekunde pro Frage Deduktion, Induktion, Abduktion, Diagnose und Glaubensrevision durch. In Blindtests, die von Personen ohne Kenntnis des Codes geschrieben wurden, schnitt sie so gut ab wie ein aktuelles Sprachmodell – etwa bei einem Polizeiverhör, bei dem Fragen das Gedächtnis des Zeugen verändern.
Ein Sprachmodell spiegelt die Art und Weise wider, wie Menschen denken. Es erbt unsere Stärken: Erklären, Analogien bilden, gesunden Menschenverstand einsetzen, eine Frage in gewöhnlichen Worten aufnehmen.
- jstanley
Ich kann nicht erkennen, wo man das ausprobieren kann, also ist es im Moment viel Behauptung und kein echter Beweis. Außerdem fühlt sich der Text an, als wäre er von einem LLM geschrieben.
Wenn es wirklich so ein kleines Modell ist, warum dann keine Web-Oberfläche bereitstellen, wo wir es selbst testen können?
Das wirkt wie ein hohes Risiko, dass es sich um Spinnerei handelt.
- iterance
Das zugehörige Paper ist (um es großzügig zu sagen) wenig aussagekräftig: https://zenodo.org/records/23526702
Ich kann auch kein funktionierendes Modell finden. Ich vermute, das wird vorerst ignoriert werden.
- kangalioo
Das habe ich noch nie gesehen:
"Insufficient Storage
The method could not be performed on the resource because the server is unable to store the representation needed to successfully complete the request. There is insufficient free space left in your storage allocation.
Additionally, a 507 Insufficient Storage error was encountered while trying to use an ErrorDocument to handle the request."
- vintagedave
> Ein großes Sprachmodell wird darauf trainiert, das nächste Wort eines Textstücks vorherzusagen. … allein ein Modell zu bitten, „Schritt für Schritt zu denken“, macht seine Antworten besser.
Ich dachte, beide Aussagen gelten nicht mehr als allgemein zutreffend? Zumindest bei großen Laboren oder Frontier-Modellen.
- glimshe
Als ich den Titel las, dachte ich, das sei ein Witz und der Artikel würde einfach sagen: „Denk selbst nach“.
Obwohl das wohl deutlich überlegen ist gegenüber KI-mäßigem Schlussfolgern.