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原標題：數學問題難解？新研究提出MathScale方法，讓AI更懂數學推理
關鍵字：數學,知識點,數據,問題,主題
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：7537字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創編輯 | 松果
引言：數學問題解決中的語言模型挑戰數學問題解決是一個復雜的認知過程，它要求參與者不僅要掌握數學知識，還要能夠進行多步驟的邏輯推理。近年來，大語言模型（LLMs）在解決問題方面展現出了顯著的能力，但在數學問題解決方面的表現仍然不盡人意。這可能是因為數學問題解決本質上需要復雜的多步驟推理，而這正是當前LLMs所缺乏的。
盡管通過指令調整（Instruction Tuning）可以在一定程度上提升LLMs的數學解決能力，但現有的數學推理數據集規模有限，這限制了模型能力的進一步提升。例如，目前最受歡迎的數學數據集GSM8K和MATH，每個數據集的訓練樣本數量僅為約7.5K。為了解決這一挑戰，研究者們嘗試使用先進的LLMs（如GPT-3.5和GPT-4）來擴充現有的高質量數學數據集，但這些方法生成的新例子與原始訓練集中的例子相似度過高，限制了它們在生成大規模數學數據集方面的能力。
論文標題: MathScale: Scaling Instruction Tuning for Mathematical Reasoning
論文鏈接: https://arxiv.o

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。