1. Orca-Math-200K 微软数学单词问题数据集Orca-Math-200K 是微软创建的一个高质量的合成数据集，包含约 20 万小学数学题目，此数据集中的所有答案都是使用 Azure GPT4-Turbo 生成的。直接使用：https://my5353.com/300602. MULTI-Benchmark：带有文本和图像的多模态理解排行榜该数据集为上海交通大学发布的多模...
1. Orca-Math-200K 微软数学单词问题数据集 Orca-Math-200K 是微软创建的一个高质量的合成数据集,包含约 20 万小学数学题目,此数据集中的所有答案都是使用 Azure GPT4-Turbo 生成的。 直接使用: https://my5353.com/30060 2. MULTI-Benchmark:带有文本和图像的多模态理解排行榜 该数据集为上海交通大学发布的...
2.3.2.2 GSM8k之外的数学基准 表5展示了Orca-Math在几个其他单词问题数据集上的性能。为了方便评估，论文选择每个问题的答案是一个数字的数据集。基准的测试集来自Lila。论文采用基于GPT4的精确匹配指标，模型响应使用贪心解码生成。2.3.2.3 污染检查 论文在训练期间或者作为合成问题生成的种子从未使用过GSM8K或...
在这项工作中,论文将老师-学生范式扩展到以下具有高质量合成训练数据的迭代学习设置中: 论文创建了 Orca-Math 数据集,这是一个包含 20 万道数学题及其 GPT-4 解决方案的合成数据集。该数据集是使用基于agent的设置生成的,论文将其称为 Agent-Instruct。它不仅包括现有问题的释义,而且还旨在扩展问题集的多样性和难...
Orca-Math 是微软研究院发布的数学推理模型,该模型展示了较小的专业模型在特定领域的价值,它们可以匹配甚至超越更大模型的性能。 微软近期开源了用于训练 O...
微软在其小型语言模型Orca和Orca 2的研究基础上,发展出了Orca-Math,这个新模型的特点在于,虽然仅为70亿参数的小模型,但是经过代理指导(AgentInstruct)与迭代学习(Iterative Learning)的微调过程,其解决小学数学问题的能力已能超越大型语言模型,而数学过去被认为是对小型语言模型较困难的领域。
微软的Orca-Math语言模型是这一领域的新宠，不仅因为其体积较小，更因为其在GSM 8K基准测试中所展现出的非凡实力——86.81%的惊人准确率。这不是偶然，而是基于多智能体合作生成的高质量数学数据集和反复迭代学习的结果。Orca-Math不仅在准确性上超过了依赖于更大模型集成技术的Phi-GSM，甚至在许多情况下优于其他...
Orca-Math-200K是微软创建的一个高质量的合成数据集,包含约 20 万小学数学题目,此数据集中的所有答案都是使用 Azure GPT4-Turbo 生成的。研究者创建了多个Agent,辅助数据集的构建,创建过程中涉及种子集合构建、Agent - Ask Me Anything生成问题、Agent-建议者-编辑者合作生成、DMath数据集导入、数据集增强和迭代学...
概要: 微软的Orca-Math AI取得了令人瞩目的成就,表现优于大小是其10倍的模型。这一成就为学生和STEM研究人员带来了喜悦,尤其是对于那些数学困难的人来说,这将极大地提升他们的能力。文章将深入探讨Orca-Math的出色表现,以及背后的技术和方法。 微软的Orca-Math AI刚刚.
小型模型大突破:Orca-Math刷新数学解题记录 微软研究团队的Orca-Math续写了数学推理领域的新篇章,使用其70亿参数量的小型模型,在数学解题上取得了令人瞩目的成绩。 数学——一个始终以逻辑严密著称的领域,在AI的助攻下似乎发现了新的探索路径。微软的Orca-Math语言模型是这一领域的新宠,不仅因为其体积较小,更因为其...