MetaMath：新數學推理語言模型，訓練大模型的逆向思維

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原標題：MetaMath：新數學推理語言模型，訓練大模型的逆向思維

關鍵字：數據,模型,華為,問題,準確率

文章來源：機器之心

內容字數：6874字

內容摘要：機器之心專欄機器之心編輯部復雜數學推理是評價大語言模型推理能力的重要指標，目前常用的數學推理數據集樣本量有限且問題多樣性不足，導致大語言模型存在 [逆轉詛咒] 的現象，即一個訓練于「A 是 B」的語言模型無法推廣到「B 是 A」[1]。此現象在數學推理任務中的具體形式是：即給定一個數學問題，語言模型擅于用正向推理解答問題但缺乏逆向推理解決問題的能力。逆向推理在數學問題中十分常見，如下 2 個例子。…

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