下表 2 表明，最小模型 GPT-2（0.1 billion 参数量，基线模型）在 MATH 数据集多个主题上的平均准确率为 5.4%，而 GPT-2（1.5 billion 参数量，参数量是基线模型的 15 倍）的平均准确率为 6.9%，相比基线提升了 28%。这表明与大部分其它基于文本的任务不同，在 MATH 数据集上增加模型参数确实有所帮...
如果这一趋势继续,则要想在 MATH 数据集上取得较大进展,我们需要的不只是模型扩展,而是算法改进。 下表2 表明,最小模型 GPT-2(0.1 billion 参数量,基线模型)在 MATH 数据集多个主题上的平均准确率为 5.4%,而 GPT-2(1.5 billion 参数量,参数量是基线模型的 15 倍)的平均准确率为 6.9%,相比基线提升了 28...
基于这一标准，我们给出一个量化的评估指标pass@k：pass@k := E_{problems}[1-\frac{C_{n-c}^...
为此,MathGLM在其架构中融入了step-by-step的策略。MathGLM并不直接计算复杂算数表达式的答案,而是采用这种策略,一步步精心生成答案。 其次,MathGLM利用step-by-step的策略(因为他重构的数据集中的答案就不仅仅是一个单纯的答案,而是一个逐步的计算过程),对特定中文数学问题的一系列GLM进行微调。 :star:噢!所以就是...
oversimplified terms, by making probabilistic guesses about which bits of text belong together in a sequence, based on a statistical model trained on billions of examples of text pulled from all over the internet — makes it prone to giving wrong ans...
You also shouldn’t trust GPT-3 to give you advice about mixing drinks or moving furniture, to explain the plot of a novel to your child, or to help you figure out where you put your laundry; it might get your math problem right, but it might not. It’s a fluent sp...
[1] Cobbe, Karl, et al. "Training verifiers to solve math word problems." arXiv preprint arXiv:2110.14168 (2021). https://paperswithcode.com/sota/arithmetic-reasoning-on-gsm8k [2] George Polya. 2004. How to solve it: A new aspect of mathematical method, volume 85. Princeton ...
► MathGPT also has a variety of features to help you learn and practice math, such as: - Interactive graphs to help you visualize and understand math concepts - Solve problems with multiple methods, so find the method that makes sense to you. ...
而在一个内部实验中,OpenAI 对来自小学数学问题的 8000 个例子(数据集来自 OpenAI 的“Grade School Math problems”)微调了两种大小的 GPT-3(下图中的 Curie 和 Davinci)。 OpenAI 声称,经过微调的模型在测试同一数据集的问题时,其准确度提高了一倍以上,能够正确回答类似这样的问题:卡拉需要在中午之前干洗 80 件...
国际数学奥林匹克竞赛(IMO)三金得主能达到 90% 的准确率,而 GPT-3 的准确率只能达到约 5%。 如果这一趋势持续下去,那么机器学习模型距离获得数学推理能力还很遥远。 数据集 这部分介绍两个新型数据集,一个是用于测试模型数学问题求解能力的 MATH 数据集,另一个是用于辅助预训练的 AMPS 数据集。