ICLR 2024 Spotlight | 無懼中間步驟，MUSTARD可生成高質(zhì)量數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)

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原標題：ICLR 2024 Spotlight | 無懼中間步驟，MUSTARD可生成高質(zhì)量數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)
關(guān)鍵字：數(shù)據(jù),數(shù)學(xué),華為,自然語言,定理
文章來源：機器之心
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內(nèi)容摘要：

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以往的研究工作，如思維鏈（CoT），揭示了中間步驟引導(dǎo)的有效性。然而，人工地去標注這樣的中間步驟需要花費大量人力和時間成本，而自動合成的數(shù)據(jù)也容易在正確性和人類易讀性上面出現(xiàn)問題。
本文中，來自香港城市大學(xué)、中山大學(xué)、華為諾亞方舟實驗室等機構(gòu)的研究人員提出了一個統(tǒng)一的數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)合成框架 MUSTARD，能夠生成大量的、正確的且人類可讀可理解的高質(zhì)量數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)。論文題目：MUSTARD: Mastering Uniform Synthesis of Theorem

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作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺