BriefGPT - AI 论文速递
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MARIO：用代码解释器输出进行数学推理的再现性管道
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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
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。
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关键要点
- 提出了一种通过微调开源语言模型增强数学推理能力的方法。
- 介绍了一个新的高质量数据集，称为 MathCodeInstruct，包含数学问题和基于代码的解决方案。
- 引入了一种定制的有监督微调和推理方法，产生了 MathCoder 模型。
- MathCoder 模型在 MATH 和 GSM8K 数据集上取得了开源语言模型的最新得分，远超其他开源方案。
- MathCoder 模型在 GSM8K 和 MATH 上超过了 ChatGPT-3.5 和 PaLM-2，并且在竞争级别的 MATH 数据集上超过了 GPT-4。
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