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Theorem Prover as a Judge for Synthetic Data Generation
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内容提要
本研究探讨了合成数据生成在数学推理中的有效性，提出了一种迭代自动形式化的方法，利用定理证明器作为评判者，显著提高了大型语言模型的准确性，最高提升达6.00%。
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关键要点
- 合成数据生成在数学推理中的需求增加，能够提升大型语言模型的数学能力。
- 确保中间推理步骤的有效性是一个重大挑战，影响数据质量。
- 提出了一种迭代自动形式化的方法，显著提高了形式化的准确性。
- 引入定理证明器作为评判者，成功将合成数据生成与定理证明结合。
- 研究表明，使用定理证明器可以提高大型语言模型在多个基准测试上的表现，最高准确率提升达到6.00%。
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