多语种程序 fine-tuning 的数学推理增强

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内容提要

本研究提出了MultiLingPoT多语言程序推理方法,解决了现有程序思维方法仅关注单一编程语言的问题。该方法通过多语言数据微调,提升了数学推理能力,混合使用时性能提高6%。

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关键要点

  • 本研究提出了MultiLingPoT多语言程序推理方法。
  • 现有程序思维方法仅关注单一编程语言,忽视了不同编程语言之间的差异。
  • MultiLingPoT通过多语言数据微调,提升了模型的数学推理能力。
  • 在混合使用多种编程语言时,性能提高了6%。
  • 该方法展示了在多语言环境下的潜在影响。
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