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La herramienta de demostración matemática de código abierto de Mistral AI utiliza 119B parámetros, activando solo 6B, y reduce los costos al 1% de los competidores
Mistral AI, una empresa europea de inteligencia artificial, ha lanzado oficialmente Leanstral 1.5, un modelo especializado en demostraciones matemáticas formales. Construido específicamente para el lenguaje de programación Lean4, este modelo de 119B parámetros activa solo 6B parámetros durante el razonamiento, ofreciendo capacidades excepcionales de demostración con un coste computacional mínimo. El modelo está completamente abierto bajo la licencia Apache-2.0.
En las pruebas de referencia principales, Leanstral 1.5 demostró un rendimiento casi perfecto. Logró una tasa de finalización del 100 tanto en el conjunto de validación como en el de prueba del benchmark de matemáticas formales miniF2F, y resolvió con éxito 587 de los 672 problemas de Lean4 en la competición matemática PutnamBench. En los benchmarks de álgebra abstracta de la serie FATE, alcanzó el 87% a nivel de máster (FATE-H) y el 34% a nivel de doctorado (FATE-X), estableciendo nuevos récords de estado del arte.
El coste de resolver problemas es solo el uno por ciento de los competidores
Leanstral 1.5 también ofrece una ventaja significativa en costes. En el conjunto de datos PutnamBench, el modelo cuesta solo 4 dólares por problema, en comparación con más de 300 dólares para Seed-Prover 1.5 de ByteDance y entre 54 y 68 dólares para Aleph Prover. Esto significa que los costes de razonamiento de Leanstral 1.5 son aproximadamente el uno por ciento de sus competidores más fuertes, eliminando efectivamente las barreras económicas para la aplicación a gran escala de demostraciones matemáticas formales.
En escenarios de ingeniería práctica, Leanstral 1.5 ha demostrado su valor en el mundo real. El modelo identificó 47 atributos que violan las normas en 57 repositorios de código probados, incluyendo 11 defectos reales de código, cinco de los cuales eran problemas completamente nuevos nunca antes informados en GitHub. Desde competiciones puramente matemáticas hasta la verificación real de ingeniería de software, este modelo demuestra que el tamaño de los parámetros no es el único determinante de la capacidad; la activación eficiente es la clave para hacer que el razonamiento de la IA sea práctico.
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