今日arXiv最熱NLP大模型論文：上海AI Lab聯(lián)合清華發(fā)布十項(xiàng)全能數(shù)學(xué)大模型InternLM-Math

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原標(biāo)題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：上海AI Lab聯(lián)合清華發(fā)布十項(xiàng)全能數(shù)學(xué)大模型InternLM-Math
關(guān)鍵字：模型,數(shù)學(xué),數(shù)據(jù),能力,鏈?zhǔn)?/a>
文章來源：夕小瑤科技說
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內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 芒果、Python引言：數(shù)學(xué)推理與大語言模型的新突破數(shù)學(xué)推理能力是大語言模型（LLMs）抽象推理能力的一個(gè)重要體現(xiàn)。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，LLMs在數(shù)學(xué)推理任務(wù)上取得了顯著的進(jìn)展。從小學(xué)級(jí)別到高中級(jí)別的數(shù)學(xué)問題，通過鏈?zhǔn)酵评恚╟hain-of-thought reasoning）或程序式推理（program-of-thought reasoning），LLMs展現(xiàn)出了解決數(shù)學(xué)問題的潛力。這些模型的構(gòu)建需要在數(shù)學(xué)語料上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并在數(shù)學(xué)問題上進(jìn)行監(jiān)督式微調(diào)。在這一背景下，該研究介紹了InternLM-Math，基于InternLM2-Base模型繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練的數(shù)學(xué)推理LLM。InternLM-Math不僅在解決數(shù)學(xué)問題方面表現(xiàn)出色，還在驗(yàn)證、證明和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等多個(gè)方面展現(xiàn)了其能力。本文將對(duì)InternLM-Math的最新進(jìn)展進(jìn)行介紹，包括其在各項(xiàng)基準(zhǔn)測試中的表現(xiàn)，以及如何通過開源的方式推動(dòng)數(shù)學(xué)LLMs的發(fā)展。
論文標(biāo)題：InternLM-Math: Open Math Large Language Models Toward Verifiable

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報(bào)道深度。