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重写预训练数据提升大型语言模型在数学和编程中的表现
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究推出了SwallowCode和SwallowMath两个开放许可数据集，旨在解决大型语言模型在程序合成和数学推理中的性能限制，从而显著提升模型的准确性。
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关键要点
- 本研究推出了SwallowCode和SwallowMath两个开放许可数据集。
- 研究旨在解决大型语言模型在程序合成和数学推理中的性能限制。
- 性能限制主要源于预训练数据质量低下。
- 通过系统性重写公共数据，显著提升了大型语言模型的性能。
- 研究结果表明，创新的重写方法有效提高了低质量代码和数学问题解决方案的准确性。
- 模型在多个基准测试中表现优异。
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