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...
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-数学】MathGenie:利用问题反向翻译生成合成数据来增强LLM的数学推理能力 MathGenie代表了在大型语言模型(LLMs)领域以及数学推理应用方面的重大进展。这一创新性过程旨在通过生成合成数学问题和相应的代码解决方案来增强LLMs的数学问题解决能力。MathGenie的独特之处在于其包含迭代解决方案增强、问题反向翻译和基于验证...
0 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、代数和几何等领域,这些题目的难度据称极高,甚至人类专家解答...
Andrej Karpathy对FrontierMath的看法 :LLM评估中的莫拉维克悖论克悖论 莫拉维克悖论(Moravec's paradox)是由人工智能和机器人学者所发现的一个和常识相佐的现象。和传统假设不同,人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力,例如推理,但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。这个理念是由汉斯·莫拉维克、...
[2024-07-19]open-compass/VLMEvalKitnow supportsMATH-V, utilizing LLMs for more accurate answer extraction!🔥🔥 [2024-05-19]OpenAI'sGPT-4oscores30.39%onMATH-V, considerable advancement in short time! 💥 [2024-03-01]InternVL-Chat-V1-2-Plusachieves16.97%, establishing itself as the new...
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...
MathVerse 测评数据集收集了 2612 个多模态数学题,并人工标注构造了多达 15672 个测试样本,广泛涵盖了 3 个主要题目类型和 12 个子类,例如平面几何、立体几何和函数。经过团队细致检查与标注,MathVerse 高质量数据可以为 MLLM 提供一个鲁棒且全面的能力测评。
This approach yields the MathCoder models, a family of models capable of generating code-based solutions for solving challenging math problems. Impressively, the MathCoder models achieve state-of-the-art scores among open-source LLMs on the MATH (45.2%) and GSM8K (83.9%) datasets, ...
不基于现有 LLM 做微调和接口调用、不做通用 LLM，而是自研基于专业领域的「数学大模型」MathGPT，致力...