MARIO：用代码解释器输出进行数学推理的再现性管道
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。大型语言模型在自然语言理解任务中取得了显著的进展，但要实现真正的人工智能通用智能还存在差距，特别是在数学推理能力方面存在不足。本文通过丰富数据环境和引入一种新的数学数据集，该数据集具有使用 Python 代码解释器的能力，解决了这一挑战。此外，我们提出了一种旨在精调数学专用语言模型的可行、易复制的协议，在 GSM8K 和 MATH 数据集上显著提升了 7B 参数 LLM...
该文章介绍了一种通过微调开源语言模型来增强数学推理能力的方法，并提出了一个新的高质量数据集MathCodeInstruct。MathCoder模型在数学问题解决方案上表现出色，得分远超其他开源方案，并在竞争级别的MATH数据集上超过了GPT-4。
