陶哲轩教授强调,虽然AI技术在数学中的应用仍处于初级阶段,但它们已经开始改变数学研究的方式,为数学家提供了新的工具和思路。 原文:“Okay, so where are we now? So there are people who are hoping that in a few years, we can use computers to actually solve math problems directly. I think we are ...
来自HKUST(GZ), HKUST,NTU和Squirrel AI的研究人员提出了一个全面的分析框架,以理解多模态大语言模型 (MLLMs) 背景下的数学推理。研究人员回顾了自 2021 年以来发表的 200 多篇研究论文,重点关注 Math-LLMs 在多模态环境中的出现和演变。这种系统方法检查了多模态数学推理流程,同时研究了传统 LLMs 和 MLLMs 的...
在MWPBENCH上进行评估时，MathScale-7B在微平均准确度和宏平均准确度上分别达到35.0%和37.5%，超过了相当规模最佳对手42.9%和43.7%。2.3.1 实验 2.3.1.1 实现 数据生成：在概念提取步骤，论文使用MWPBENCH训练集中的约20，000个问题作为论文MathScale流水线的种子问题，并采用GPT-3.5-Turbo-0613进行提取。
研究人员首先设计了推理的交错格式(interleaving format),为来自GSM8k和MATH数据集的数学问题策划相应的交互式工具使用轨迹(interactive tool-use trajectories),然后在高质量注释(high-quality annotations)上应用模仿学习(imitation learning),从而取得比任何现有的开源模型更好的性能。 而且,由于选取的数据远远没有涵盖一个...
LLM 数学基准测试集 FrontierMath 公布：号称业界模型均败北 IT之家 11 月 15 日消息，研究机构 Epoch AI 现公布了一款名为 FrontierMath 的全新 AI 模型数学基准测试集，旨在评估系列模型的数学推理能力。与现有诸如 GSM-8K、MATH 等测试题集不同，FrontierMath 中的数学问题号称特别复杂，收录了现代数学中的数论...
- LLM-Math 模块可以调用专门的数学库进行计算,保证高精度结果。 - 大模型的数学能力可能因训练数据而异,且在复杂计算中可能出错。 2. 效率: - 对于复杂计算,LLM-Math 可能比纯粹依赖大模型更快。 - 减少了对大模型API的调用,可能降低成本。 3. 功能扩展: - LLM-Math 可以集成更多专业数学工具和算法。 - ...
从这个组合数据集中,研究人员随机选择每个GSM8k和MATH问题最多4个轨迹,将它们与TORA-CORPUS合并,然后在得到的69k个注释上训练所有 TORA模型。 实验 实施细节 研究人员对 LLaMA-2和Code LLaMA系列(7B到70B)进行了微调,使用输出空间塑造的TORA-CORPUS,分别产生了TORA和TORA-CODE系列。
为了测试Lean-STaR的具体性能，研究使用了可用的最佳开放语言模型Lean语料库 (InternLM2-Math-base-7b) 上进行预训练，并遵循Lean的Mathlib作为底层训练集的标准实践。首先以LeanDojo Benchmark 4 v9作为监督微调(SFT)数据集，包含超过23.1万个示例，进行1轮微调以获得SFT模型。之后从数据集中随机选择17256个不同的...
图1: MATHPILE的关键特性 二、论文的简单介绍 LLM成功的一个关键因素是基础语言模型的强大。SOTA基础模型通常在大规模、多样化和高质量的语料库上进行预训练，其来源包括维基百科、科学论文、社区论坛、Github代码、网页等。我们期望一个强大的基础语言模型拥有全面平衡的能力，包括语言理解、常识推理、数学推理、语言生成...
从这个组合数据集中,研究人员随机选择每个GSM8k和MATH问题最多4个轨迹,将它们与TORA-CORPUS合并,然后在得到的69k个注释上训练所有 TORA模型。 实验 实施细节 研究人员对 LLaMA-2和Code LLaMA系列(7B到70B)进行了微调,使用输出空间塑造的TORA-CORPUS,分别产生了TORA和TORA-CODE系列。