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JiuZhang3.0：通过训练小型数据合成模型高效提升数学推理能力
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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
MathGenie是一种新方法，通过增加种子数据的真实解决方案并训练回译模型，生成多样且可靠的数学问题解决方案。该方法形成了MathGenieLM系列模型，在数学推理数据集上表现优于以前的模型，达到了最新的性能水平。
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关键要点
- MathGenie是一种新方法，通过增加种子数据的真实解决方案生成数学问题。
- 该方法训练回译模型，将增加的解决方案翻译回新问题。
- MathGenie形成了MathGenieLM系列模型，涵盖从7B到70B的预训练模型。
- 这些模型在五个数学推理数据集上表现优于以前的开放源语言模型。
- MathGenieLM-InternLM2在GSM8K上达到了87.7%的准确率，在MATH上达到了55.7%的准确率。
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