2024/07/19 Project Numina 发布了NuminaMath-CoT 数学奥数思维链数据集。 数据集包含有86万个数学问题,每个问题的解答都采用了思维链(Chain of Thought, CoT)的方式进行格式化。这些数据集的来源涵盖了中国高…
NuminaMath-CoT 数学竞赛问题数据集 数据集简介 该数据集是 AI-MO 于 2024 年提出,包含 860k+ 数学竞赛问题-解答对,每个解答都使用了思维链 (Chain of Thought, CoT) 推理模板。数据集的来源包括中国高中数学练习题、美国和国际数学奥林匹克竞赛题。数据主要收集自在线试卷 PDF 和数学讨论论坛。处理步骤包括 (a...
华建新的推文突出了NuminaMath 1.5的发布,这是一个对参与竞赛数学的人士来说非常重要的更新。这个最新版本的特点是包含了超过90万个高质量的数学竞赛问题,对于准备参加数学竞赛的个人来说尤为有用。每个问题都附带有一个切线圈(CoT)的解决方案,为理解复杂数学概念提供了宝贵的资源。此外,更新还包括新的问题元数据和...
MuMath-Code 论文中的两阶段训练方法 第 1 阶段: 在自然语言“数学题 + 解答”的大规模、多样化数据集上微调基础模型，其中每个解答都需套用思维链 (CoT) 模板以促使 LLM 进行推理。第 2 阶段: 在工具整合推理的合成数据集上微调第 1 阶段得到的模型，其中每个数学题都分解为一系列推理、Python 程序及其输出。
第1 阶段:在自然语言“数学题 + 解答”的大规模、多样化数据集上微调基础模型,其中每个解答都需套用思维链 (CoT) 模板以促使 LLM 进行推理。 第2 阶段:在工具整合推理的合成数据集上微调第 1 阶段得到的模型,其中每个数学题都分解为一系列推理、Python 程序及其输出。此时,我们遵循微软的ToRA 论文的做法,提示 ...
第1 阶段:在自然语言“数学题 + 解答”的大规模、多样化数据集上微调基础模型,其中每个解答都需套用思维链 (CoT) 模板以促使 LLM 进行推理。 第2 阶段:在工具整合推理的合成数据集上微调第 1 阶段得到的模型,其中每个数学题都分解为一系列推理、Python 程序及其输出。此时,我们遵循微软的ToRA 论文的做法,提示 ...
第1 阶段:在自然语言“数学题 + 解答”的大规模、多样化数据集上微调基础模型,其中每个解答都需套用思维链 (CoT) 模板以促使 LLM 进行推理。 第2 阶段:在工具整合推理的合成数据集上微调第 1 阶段得到的模型,其中每个数学题都分解为一系列推理、Python 程序及其输出。此时,我们遵循微软的ToRA 论文的做法,提示GPT...
- NuminaMath 7B TIR是AI数学奥林匹克的第一名 - 该模型在AI数学奥林匹克中解决了29个问题,其他解决方案只解决了不到23个问题 - 模型经过两个阶段的fine-tune,使用了CoT样本和合成数据集 - Numina使用自一致性解码和工具集成推理来解决问题 相关分享 ...
- **Stage 1:** Fine-tune the base model on a large, diverse dataset of natural language math problems and solutions, where each solution is templated with Chain of Thought (CoT) to facilitate reasoning. - **Stage 2:** Fine-tune the model from Stage 1 on a synthetic dataset of tool-...
Q:CoT / PRM是否有看好或有跟进,有没有一些前期的实验结论? A:Deepseek给Numina团队带来很多启发,这些工作也被证明是非常有效的。因为时间问题没有很大的精力去做这个工作,但仍在探索这一领域的潜力。同时进行一些KTO相关研究,这是一种成本较低的方法,通过让模型在已学习的数据集上生成多个答案,再进行偏好对齐,...