出典：VentureBeat
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米新興のNous Researchは、数学推論に特化したオープンソースモデル「Nomos 1」を発表しました。世界最難関とされるパトナム数学競技会で、今年度の参加者中2位に相当する87点を記録。巨大テック企業の独壇場だった領域に、軽量かつ高性能なモデルで風穴を開けました。
特筆すべきは、その効率性です。GoogleやOpenAIが兆単位のパラメータを要するのに対し、Nomos 1は実効わずか30億パラメータで動作します。ベースモデル単体では24点でしたが、独自の事後学習と推論技術により、トップレベルの人間と同等のスコアを叩き出しました。
高性能の秘密は、人間の思考プロセスを模した「推論ハーネス」にあります。AIが並列して問題を解き、自己採点で難易度を判断。計算資源を難問へ優先的に配分し、最終的に複数の回答候補からトーナメント形式で正解を選定する仕組みを採用しています。
DeepSeekなどの競合モデルはより高得点を記録していますが、Nomos 1はコンシューマー機で動作可能な点が革命的です。企業はAPI経由でデータを外部に出すことなく、自社のローカル環境で高度な数学的検証や複雑なモデリングを実行できるようになります。
今回の成果は、賢い学習手法を用いれば小規模モデルでも巨大モデルに拮抗できることを示唆しています。コストや秘匿性が重視されるビジネス現場において、自社専用の「AI数学者」を持つことが現実的な選択肢となりつつあります。