言語モデルなしで推論するAI「Minotaur」、普通のCPU1コアでLLMと同等の成績
Achieving AI-style reasoning without an LLM
Minotaurは、言語モデルもGPUも使わずに推論するAIアーキテクチャだ。あらゆるシステムを「駆動・制約・論理」の3つの役割で読み解くELC表現を土台に、測定型のネットワークと厳密な計算機を組み合わせる。演繹・帰納・仮説推論・診断・信念の修正までを単一の操作でこなし、1問あたり約0.25秒。コードを見ていない第三者が作ったブラインドテストで、現在の言語モデルと同等の成績を収めたという。
言語モデルは人々が紙の上で思考する姿を写し取っている。だからこそ、検証・再生・証明が可能な推論を求めるなら、人間が思考を書き留める方法を模倣することは最良の出発点ではないかもしれない。
HNでの議論
31- jstanley
これを試せる場所がどこにも見当たらないので、現時点では主張ばかりで実際の証拠がありません。それに文章もLLMが書いたような感じがします。
本当にそんなに小さなモデルなら、自分たちで試せるウェブインターフェースを提供してくれればいいのに。
これはトンデモ話であるリスクが高いように感じます。
- iterance
関連する論文は（お世辞にも）明らかにされていません: https://zenodo.org/records/23526702
動作するモデルも見つけられません。今のところこれは無視されても仕方ないと思います。
- kangalioo
こんなの見たことない:
「Insufficient Storage
サーバーがリクエストを正常に完了するために必要な表現を保存できないため、リソースに対してメソッドを実行できませんでした。ストレージ割り当てに十分な空き容量が残っていません。
さらに、リクエストを処理するためのErrorDocumentを使用しようとした際に、507 Insufficient Storageエラーが発生しました。」
- vintagedave
> 大規模言語モデルは、テキストの次の単語を予測するように訓練されています。… 単にモデルに「一歩ずつ考えて」と頼むだけで、その答えはより良くなります。
この二つの主張はもはや広く正しいとは見なされていないと思っていました。少なくとも大手ラボやフロンティアモデルでは。
- glimshe
タイトルを読んだとき、これはジョークで記事はただ「自分で考えろ」と書いてあるだけだと思いました。
とはいえ、それはおそらくAI流の推論よりずっと優れているでしょうけど。