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Teaching Large Models for Step-Level Automatic Math Correction via Reinforcement Learning
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内容提要
本研究提出了一种基于强化学习的自动数学纠错方法StepAMC，解决了现有方法忽视逐步反馈的问题。该模型增强了大语言模型的推理能力，在两个基准数据集上超越了十一种强基线模型，显示出显著的性能提升。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于强化学习的自动数学纠错方法StepAMC。
- StepAMC解决了现有方法忽视逐步反馈的问题。
- 该模型增强了大语言模型的推理能力。
- 通过将步骤级纠错转化为强化学习问题，实现了稳健的反馈机制。
- 实验结果显示，该模型在两个基准数据集上超越了十一种强基线模型，展现了显著的性能提升。
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