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好与坏的原因：朝着更好的数学验证器与自然语言反馈
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个自然语言反馈增强的数学验证器，通过引入步骤式自然语言反馈作为评估解决方案的正确性的合理标签。实验结果表明，自然语言反馈集合可以显著提升验证器的性能。
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关键要点
- 提出了一个自然语言反馈增强的数学验证器。
- 引入步骤式自然语言反馈作为评估解决方案的正确性的合理标签。
- 构建自动生成的训练数据和两阶段训练范式，以实现有效训练和高效推理。
- 实验结果显示，30k的小自然语言反馈集合显著提升验证器性能。
- GSM8K准确度提高了1.6%（从86.6%提升至88.2%）。
- MATH准确度提高了0.8%（从37.8%提升至38.6%）。
- 将很快发布用于复制的代码、数据和模型。
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