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, 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,...
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...
自2021 年以来,特定于数学的大语言模型 (MathLLMs) 稳步增加,每个模型都致力于解决数学问题解决的不同方面。像 GPT-f 和 Minerva 这样的早期模型在数学推理方面建立了基础能力,而 Hypertree Proof Search 和 Jiuzhang 1.0 推进了定理证明和问题理解。该领域在 2023 年通过引入像 SkyworkMath 这样的模型的多模态支...
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...
攻克数理难题,斩获开源界MATH最佳成绩 在人工智能领域,清华微软团队近日发布了一款名为「LLM+推理智能体」的新型人工智能模型,这款模型在数理难题解决方面取得了重大突破,甚至超越了备受瞩目的GPT-4模型。这一成果在开源界引起了广泛关注,并荣获了MATH最佳成绩。
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。
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...
如表8所示,对所有五个数据集应用两次验证都能提高准确率,特别是在MATH和Mathematics数据集上有显著提升。。与3路径多数投票相比,经验证推理几乎达到相同的准确率,但成本大大降低。 论文标题:MathGenie: Generating Synthetic Data with Question Back-translation for Enhancing Mathematical Reasoning of LLMs ...