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        今日arXiv最熱大模型論文:清華大學發布,ChatGML又添新功能,集成“自我批評”,提升數學能力

        AIGC動態1年前 (2024)發布 夕小瑤科技說
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        今日arXiv最熱大模型論文:清華大學發布,ChatGML又添新功能,集成“自我批評”,提升數學能力

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        原標題:今日arXiv最熱大模型論文:清華大學發布,ChatGML又添新功能,集成“自我批評”,提升數學能力
        關鍵字:模型,數學,數據,能力,問題
        文章來源:夕小瑤科技說
        內容字數:9244字

        內容摘要:


        夕小瑤科技說 原創作者 | 松果
        引言:數學問題解決在大語言模型中的挑戰在當今的人工智能領域,大語言模型(Large Language Models,LLMs)已經在理解和生類語言方面取得了顯著的進展。這些模型在文本摘要、問答、角色扮演對話等多種語言任務上展現出了驚人的能力。然而,當這些模型被應用于需要數學推理的復雜問題時,它們的表現往往不盡如人意。盡管開發了許多策略和數據集來增強LLMs在數學方面的能力,但在實際部署的LLM系統中同時保持和提升語言和數學能力仍然是一個顯著的挑戰。
        傳統的通過人類反饋進行強化學習(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)方法主要是通過反映人類偏好的獎勵模型來增強文本生成的質量。雖然這種方法提升了生成文本的質量,但它通常忽視了解決數學問題所必需的準確性和邏輯連貫性,導致在數學推理任務上的表現出現所謂的“對齊稅”(alignment tax)。與此相反,旨在增強LLMs數學能力的嘗試通常涉及到監督式微調(Supervised Fine-tuning,SFT),這不可避免地會降低它們在語言多樣性上的


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        聯系作者

        文章來源:夕小瑤科技說
        作者微信:xixiaoyaoQAQ
        作者簡介:專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內外機構投資人,互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作:zym5189

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