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URSA：理解和验证多模态数学中的思维链推理
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究针对多模态数学推理中高质量思维链训练数据稀缺的问题，提出了三模块综合策略，构建了MMathCoT-1M数据集，并验证了URSA-7B模型的推理能力提升。
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关键要点
- 本研究解决了多模态数学推理中高质量思维链训练数据稀缺的问题。
- 高质量思维链数据的稀缺限制了现有模型的推理精度。
- 提出了结合CoT蒸馏、轨迹格式重写和格式统一的三模块综合策略。
- 构建了高质量的CoT推理指令微调数据集MMathCoT-1M。
- 验证了训练后的URSA-7B模型在多个基准上的表现。
- 推动了数学推理能力的提升。
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