通过融合高度专业化的语言模型，同时掌握文本、代码和数学
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种融合不同领域模型的框架，UltraFuser，通过引入令牌级别的门控机制以及两阶段训练策略，以高效稳定的方式训练模型，并构建了一个具有广泛话题覆盖的高质量训练数据集，UltraChat 2，在文本、代码和数学领域展现出高水平的性能。
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的数据集，用于生成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表现出色。
