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MuMath-Code：结合多角度数据增强的数学推理工具使用大型语言模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种通过微调开源语言模型来增强数学推理能力的方法。作者提出了一个名为MathCodeInstruct的新颖数据集，用于生成包含数学问题和基于代码的解决方案。通过定制的有监督微调和推理方法，生成了MathCoder模型，该模型在数学问题数据集上取得了较高的得分。该模型超过了其他开源方案，并在竞争级别的数学数据集上超过了GPT-4模型。
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关键要点
- 提出了一种通过微调开源语言模型的方法，以增强数学推理能力。
- 介绍了名为MathCodeInstruct的新颖高质量数据集，用于生成数学问题和基于代码的解决方案。
- 引入了定制的有监督微调和推理方法，生成了MathCoder模型。
- MathCoder模型在MATH和GSM8K数据集上取得了开源语言模型的最新得分，超过其他开源方案。
- MathCoder模型在GSM8K和MATH上超过了ChatGPT-3.5和PaLM-2，并在竞争级别的MATH数据集上超过了GPT-4。
