Onderzoekers hopen dat dit model zal helpen om de kloof tussen taalmodellen en menselijk redeneervermogen te overbruggen. AI Am Wanneer een AI een innerlijke monoloog krijgt, lijkt het zichzelf slimmer te maken. In een nog niet door vakgenoten beoordeeld artikel hebben onderzoekers van de Stanford Universiteit en een groep genaamd "Notbad AI" samengewerkt om een AI-model te ontwikkelen dat even nadenkt voordat het antwoorden genereert. Het laat zijn denkproces zien, presenteert zijn redenering en vraagt gebruikers om de meest juiste reactie te bepalen. Het team achter deze reflectieve AI, bekend als Quiet Self-Taught Reasoner (Quiet-STaR), had als doel een model te creëren dat niet alleen het vermogen heeft om redeneren zelf aan te leren, wat ze al succesvol hebben bereikt in 2022 met het oorspronkelijke Self-Taught Reasoner-algoritme, maar ook om dit stilzwijgend te doen voordat het antwoorden geeft. Op deze manier werkt het als een innerlijke monoloog van een mens, idealiter voordat er gesproken wordt. In een enthousiaste X-voorheen-Twitterdraad over het nieuwe model waar hij aan heeft bijgedragen, verklaarde Eric Zelikam van de Stanford Universiteit: "Spannend genoeg verbetert zelfredenering via diverse webteksten automatisch andere redeneringen!" Om deze beschouwende AI te construeren, heeft het onderzoeksteam Quiet-STaR gebouwd op Mistral 7B, een open-source groot taalmodel dat getraind is op zeven miljard parameters. Het wordt beschouwd als beter presterend dan de nieuwste versie van Meta's Llama-model, volgens de Hugging Face AI-community. Quiet-STaR is geprogrammeerd om zijn redenering weer te geven bij het geven van outputs, en gebruikers kunnen de meest nauwkeurige reactie uit de opties kiezen.

Zoals vermeld in het artikel was dit benadering in 47, 2 procent van de gevallen correct, wat, hoewel niet bijzonder indrukwekkend, een verbetering is ten opzichte van de 36, 3 procent nauwkeurigheid zonder de aanvullende redeneringstraining. Hoewel het model nog steeds slecht presteert in wiskunde, slechts 10, 9 procent van de vragen correct beantwoordt, beantwoordde de voorgeprogrammeerde Quiet-STaR slechts 5, 9 procent correct, wat aangeeft dat de wiskundige vaardigheden tijdens de training zijn verdubbeld. Hoewel deze resultaten niet baanbrekend zijn, zijn ze intrigerend omdat chatbots zoals OpenAI's ChatGPT en Google's Gemini historisch gezien moeite hebben gehad met gezond verstand redeneren. De onderzoekers stellen in hun artikel voor dat Quiet-STaR kan dienen als een stap om de kloof tussen taalmodellen en het redeneervermogen van mensen te verkleinen. Misschien heeft OpenAI's mysterieuze Q* (uitgesproken als "queue star") model, dat opvallende gelijkenissen vertoont, vergelijkbaar potentieel. Alleen de tijd zal de waarheid onthullen. Voor meer informatie over ontwikkelingen in AI, raadpleeg het verslag van het Ministerie van Buitenlandse Zaken dat waarschuwt voor een AI-apocalyps en pleit voor het beperken van rekencapaciteit voor training.