每一个题目会做3次,在gradio已经实现相关的界面,可以查看解题过程和答案,以及右边的正确率结果。每一回合直接计算正确率,最终的正确率使用投票法,3个回答中,2个正确以上就算对。 Prompt设计 1 直接输出 Please give the detailed steps to solve the problem math problem. {{question}} 直接要求LLM一步一步解决...
背景 Training Verifiers to Solve Math Word Problems是OpenAI在21年提出的一项工作,旨在用LLM解决小学数学应用题。当时的研究背景是虽然LLM在很多任务上的效果都非常好,但是面对多步骤的数学推理题,表现仍然很差。LLM作为自回归模型,在生成数学答案(推理)时,一旦某一步发生错误,就会错误累积从而得到错误的答案。本文...
论文《Training verifiers to solve math word problems》最早尝试在数学推理任务中使用验证器(仅结果奖励),为后续研究奠定了基础。 论文《Solving math word problems with process-and outcome-based feedback》扩展了验证器的概念,整合了基于过程的...
论文《Training verifiers to solve math word problems》最早尝试在数学推理任务中使用验证器(仅结果奖励),为后续研究奠定了基础。 论文《Solving math word problems with process-and outcome-based feedback》扩展了验证器的概念,整合了基于过程的推理机制。 论文《Let’s verify step by step》 研究了过程奖励模...
论文《Training verifiers to solve math word problems》最早尝试在数学推理任务中使用验证器(仅结果奖励),为后续研究奠定了基础。 论文《Solving math word problems with process-and outcome-based feedback》扩展了验证器的概念,整合了基于过程的推理机制。
CoT 解码不需要任何触发词,而 PoT 解码需要一个触发语:「Let’s write a program to solve the problem」。 主要结果 下表3 和表 4 分别报告了在领域内外数据上的结果。 总体而言,在不同的模型大小上,MAmmoTH 和 MAmmoTH-Coder 都优于之前最佳的模型。新模型在领域外数据集上取得的性能增长多于在领域内数据...
CoT 解码不需要任何触发词,而 PoT 解码需要一个触发语:「Let’s write a program to solve the problem」。 主要结果 下表3 和表 4 分别报告了在领域内外数据上的结果。 总体而言,在不同的模型大小上,MAmmoTH 和 MAmmoTH-Coder 都优于之前最佳的模型。新模型在领域外数据集上取得的性能增长多于在领域内数据...
Large language models (LLMs) recently exhibited remarkable reasoning capabilities on solving math problems. To further improve this capability, this work proposes Learning from Mistakes (LeMa), akin to human learning processes. Consider a human student who failed to solve a math problem, he will le...
the previously initialized LLM. Lastly, the “run” function is invoked with the object. The math problem that we want to solve is provided within the “run” function. As we want to do the addition of two numbers here, we specify the statement as “What is the sum of 231 and 189?
CoT 解码不需要任何触发词,而 PoT 解码需要一个触发语:「Let’s write a program to solve the problem」。 主要结果 下表3 和表 4 分别报告了在领域内外数据上的结果。 总体而言,在不同的模型大小上,MAmmoTH 和 MAmmoTH-Coder 都优于之前最佳的模型。新模型在领域外数据集上取得的性能增长多于在领域内数据...