论文的训练流程改编自开源工具open-instruct。论文使用LLaMA-2 7B和13B模型以及Mistral 7B模型作为论文的骨干模型。论文使用批大小128，学习率为2e-5，在MathScaleQA数据集上训练3个epoch。论文将得到的模型称为MathScale-7B、MathScale-13B和MathScale-Mistral-7B。论文将探索LLaMA-2 70B模型留待未来工作。2.3.1.2...
确实,大语言模型(LLMs)本身就具备一定的数学运算能力,但使用 LLM-Math 模块仍然有其独特的优势: 1. 精确性和可靠性: - 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...
LLM Math 2024年第65届IMO上,陶哲轩演讲表示AI技术其中以大型语言模型(LLMs)为代表也已经有大约 5 年的历史,但直到最近,AI输出才慢慢达到了人类的水平。_哔哩哔哩_bilibili 通义听悟 在2024年第65届国际数学奥林匹克(IMO)上,陶哲轩教授发表了一场关于人工智能(AI)技术在数学中的应用的演讲。他提到,以大型语言...
LLM_math, 自动计算LLM显存利用并推荐并行策略 LLM_math github_link:GitHub - wangxidong06/LLM_math: Calculate GPU usage for LLM and recommand parallel Strategy Model Size Embedding Layer:RoPEFixed Positional Encodings Add&Norm RMSNorm:h Add: 不需要参数 Pre-LN还是Post-LN: 目前结论: 同一设置之下,...
Hải Dương Nguyễn·1y ago· 115 views arrow_drop_up0 Copy & Edit23 more_vert Output Data submission.csv(1.9 kB) get_app chevron_right idprediction01-0203C01-0206B01-0207C01-0209C01-0210C01-0211C01-0214A01-0219A01-0221C01-0222B01-0223B01-0224D01-0225A01-0227C01-0232A01-0234...
清华大学,微软研究院共同发表了一篇论文,创造性地提出了TORA:在LLM之外使用推理智能体,结合自然语言分布推理,就能大幅提高研究LLM的数理能力和推理能力。 TORA在10个不同的数学推理数据集上实现了13%到19%的提升。TORA-7B模型,在非常具有挑战性的MATH数据集上得分为44.6%,远远超过最好的开源模型WizardMath-70B,提升...
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from AI Mathematical Olympiad - Progress Prize 1
清华大学,微软研究院共同发表了一篇论文,创造性地提出了TORA:在LLM之外使用推理智能体,结合自然语言分布推理,就能大幅提高研究LLM的数理能力和推理能力。 TORA在10个不同的数学推理数据集上实现了13%到19%的提升。TORA-7B模型,在非常具有挑战性的MATH数据集上得分为44.6%,远远超过最好的开源模型WizardMath-70B,提升...
MATH-Perturb:数学推理能力的「试金石」 为了更准确地评估LLM的数学推理能力,研究人员推出了MATH-Perturb基准测试,用来检验模型在面对不同难度扰动时的表现。 这个基准测试包含两个部分:MATH-P-Simple和MATH-P-Hard,题目均来自MATH数据集中难度最高的5级问题。
论文在 Orca-Math-200K 数据集上微调 Mistral-7B。论文没有使用 packing。数据以以下指令格式呈现:USER:\n{question}\n\nASSISTANT:\n{answer} 损失仅计算在答案标记上。论文采用了1×10-6的常数学习率。每台设备的批量大小设置为3。在八个A100节点上进行了一个epoch的训练，每个节点包含八个GPU。2.2.2.2 ...