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大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
内容提要
MathFusion通过顺序、并行和条件三种融合策略提升大语言模型在数学问题上的能力，利用45K合成指令使准确率提高18%。该方法有效捕捉问题间深层联系，展现出优越的数据效率和性能，适用于更复杂的数学问题。
关键要点
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MathFusion通过顺序、并行和条件三种融合策略提升大语言模型在数学问题上的能力。
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仅使用45K合成指令，MathFusion在多个基准测试中平均准确率提升了18%。
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顺序融合将两个问题串联，前一个问题的答案作为后一个问题的输入条件。
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并列融合将两个相似的问题融合，提出新的问题。
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条件融合创造需要对两个问题解进行比较和选择的问题场景。
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MathFusion生成了一个全新的融合数据集MathFusionQA。
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实验结果显示，MathFusion显著提升模型性能与效率，保持高数据效率。
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组合融合策略优于单一策略，基础模型性能越弱，提升越大。
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MathFusion在in-domain和out-of-domain测试中均表现优异。
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融合后的问题指令遵循难度更高，模型性能随融合数据量增加而提升。
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MathFusion的思路与DART-Math的思路互补，结合使用可进一步提升性能。
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MathFusion目前验证仅限于简单数学问题，需扩展到更复杂的问题和领域。
延伸解读
融合策略的优势
MathFusion采用的顺序、并列和条件融合策略，能够有效捕捉数学问题之间的内在联系。这种方法不仅提升了模型的准确率，还增强了其解决复杂问题的能力，尤其适合处理多步骤和依赖关系的问题。
数据效率的重要性
MathFusion在仅使用45K合成指令的情况下，取得了18%的准确率提升，显示出其在数据效率上的优势。这意味着在数据量有限的情况下，仍能实现显著的性能提升，适合资源受限的应用场景。
未来的扩展方向
尽管MathFusion在简单数学问题上表现优异，但其验证仍局限于GSM8K和MATH等基础数据集。未来需要将其扩展到更复杂的数学问题和其他领域，以验证其广泛适用性和有效性。
延伸问答
MathFusion是如何提升大语言模型解决数学问题的能力的？
MathFusion通过顺序、并行和条件三种融合策略，将不同的数学问题结合，生成新的问题，从而提升模型的能力。
MathFusion使用了多少合成指令？
MathFusion仅使用了45K合成指令。
MathFusion在基准测试中的准确率提升了多少？
MathFusion在多个基准测试中平均准确率提升了18%。
顺序融合和并列融合有什么区别？
顺序融合将两个问题串联，前一个问题的答案作为后一个问题的输入条件；而并列融合则将两个相似的问题融合，提出新的问题。
MathFusion的实验结果显示了什么？
实验结果显示，MathFusion显著提升了模型性能与效率，并保持高数据效率。
MathFusion的思路与DART-Math有何关系？
MathFusion的“问题融合”思路与DART-Math的“挖掘难题”思路是互补的，结合使用可进一步提升性能。
