数学特化AI「Leanstral 1.5」公開

フランスのAI（人工知能）スタートアップであるMistral AI（ミストラルAI）は、形式検証（プログラムや数学的証明が理論上正しいかを厳密に検証する技術）言語「Lean 4（リーンフォー）」に特化したコード生成および証明支援モデル「Leanstral 1.5」をオープンソース公開しました。Apache-2.0ライセンスのもと、無償で利用可能となっており、Hugging FaceやAPIを通じて提供が開始されています。

1. 119Bモデルながら高い動作効率を実現

Leanstral 1.5は総パラメータ数（AIの計算モデルの規模）が1190億（119B）でありながら、動作時にアクティブになるパラメータは60億（6B）に抑えた「MoE（Mixture of Experts：計算に必要な部分だけを動的に選択する仕組み）」アーキテクチャを採用しています。これにより、高い推論能力と動作の低コスト化を両立させています。

2. 数学ベンチマークで最高水準のスコアを記録

数学の難問証明能力を測る評価において、Leanstral 1.5は顕著な成果を上げています。大学数学の競技会レベルの難問を集めた「PutnamBench（パトナムベンチ）」において、全672問中587問を正解し、従来の最高水準モデルを上回る成績を収めました。さらに、問題解決にかかる計算コストは、競合する超高性能モデルと比較して約100分の1（1問あたり約4ドル）に抑えられています。

3. 実世界のソフトウェア検証とバグ発見

また、プログラムが意図通りに動作するかを検証する「コード検証」においても実用性を証明しました。Rustで書かれた実世界のオープンソースリポジトリ57件をテストしたところ、これまで見逃されていた5件の未知のバグ（プログラムの不具合）を自動で検出することに成功しました。これには、整数処理のオーバーフロー（計算可能範囲を超えることで引き起こされるエラー）などの深刻なバグも含まれています。

形式検証はこれまで高度な専門知識と莫大な時間が必要とされる領域でしたが、Leanstral 1.5のような特化型オープンソースモデルの登場により、ソフトウェアの安全性と信頼性をAIの力で自動的に高める道が開かれつつあります。学術的な数学研究の支援のみならず、高い信頼性が求められる重要なシステムのデバッグなど、IT産業全体への幅広い波及効果が期待されます。

引用元：AI Watch | KuCoin