原文:“So my talk is on AI and more generally, machine assistants in mathematics.” 2.历史回顾:人类使用机器进行数学计算: 陶哲轩教授回顾了从古代算盘到现代电子计算机的数学计算工具发展史,以及17世纪和更早时期人们如何使用机器来构建数学表格。 原文:“So, okay, so here's a question, how long have ...
DM-Mathematics由Saxton等提出。使用“Minerva”指代Minerva采用的数据集。注意，包含OpenWebMath、非数学中心的RedPajama的arXiv子集和代数代码的ProofPile-2(Azerbayev等，2023b)未包括在此比较中 图3: MATHPILE的创建过程。从各种来源收集数据(约520B词元)开始，经过严格的处理过程，我们得到一个以数学为中心的语料...
对于我们的语料库,我们默认使用GPTNeoX-20B词元化器。DM-Mathematics由Saxton等提出。使用“Minerva”指代Minerva采用的数据集。注意,包含OpenWebMath、非数学中心的RedPajama的arXiv子集和代数代码的ProofPile-2(Azerbayev等,2023b)未包括在此比较中 图3: MATHPILE的创建过程。从各种来源收集数据(约520B词元)开始,...
他们将所得到的模型称为 MAmmoTH 模型,结果发现 MAmmoTH 的能力是前所未有的,就像是一个数学通才。 为了评估 MAmmoTH,该团队使用了一系列评估数据集,包括领域内的测试集(GSM8K、MATH、AQuA-RAT、NumGLUE)和领域外的测试集(SVAMP、SAT、MMLU-Math、Mathematics、SimulEq)。 结果发现,相比于之前的方法,MAmmoTH 模型...
为了评估 MAmmoTH,该团队使用了一系列评估数据集,包括领域内的测试集(GSM8K、MATH、AQuA-RAT、NumGLUE)和领域外的测试集(SVAMP、SAT、MMLU-Math、Mathematics、SimulEq)。 结果发现,相比于之前的方法,MAmmoTH 模型能更好地泛化用于领域外数据集,并能大幅提升开源 LLM 的数学推理能力。
为了评估 MAmmoTH,该团队使用了一系列评估数据集,包括领域内的测试集(GSM8K、MATH、AQuA-RAT、NumGLUE)和领域外的测试集(SVAMP、SAT、MMLU-Math、Mathematics、SimulEq)。 结果发现,相比于之前的方法,MAmmoTH 模型能更好地泛化用于领域外数据集,并能大幅提升开源 LLM 的数学推理能力。
只有在DM Mathematics中，我们注意到专家的分布略有不同。这种差异可能是数据集合成性质和其对自然语言光谱的有限覆盖的结果，尤其在第一层和最后一层，其中隐藏状态与输入和输出嵌入非常相关。图7：分配给每个专家的令牌比例，来自The Pile数据集的不同领域，分别为层0、15和31。灰色虚线垂直线标记为1/8，即均匀...
为了评估 MAmmoTH,该团队使用了一系列评估数据集,包括领域内的测试集(GSM8K、MATH、AQuA-RAT、NumGLUE)和领域外的测试集(SVAMP、SAT、MMLU-Math、Mathematics、SimulEq)。 结果发现,相比于之前的方法,MAmmoTH 模型能更好地泛化用于领域外数据集,并能大幅提升开源 LLM 的数学推理能力。
1. 权重平均和模型融合可将多个 LLM 组合成单个更好的模型,并且这个新模型还没有传统集成方法的典型缺陷,比如更高的资源需求。 2. 代理调优(proxy-tuning)技术可通过使用两个小型 LLM 来提升已有大型 LLM 的性能,这个过程无需改变大模型的权重。 3. 通过将多个小型模块组合起来创建混合专家模型,可让所得 LLM ...
有趣的问题来了:这些专家能否展现出任何特定于任务或 token 的模式?不幸的是,作者没能观察到特定于具体主题的专业性,如 GitHub、Arxiv、Mathematics、Wikipedia 等数据集。 但是,作者却观察到了一个有趣的现象:文本数据集中的连续 token 通常会被分配给同样的专家。此外,Python 代码中的缩进 token 经常被分配给同...