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MAmmoTH: 通过混合指导调整构建数学通才模型
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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
该研究使用GSM8K数据集中的250个小学数学问题，翻译成10种不同语言，评估了大型语言模型在多语种环境下的推理能力，并提出了MGSM基准。研究发现，随着模型规模的增加，模型在MGSM问题上的解决能力越来越强，即使在孟加拉语和斯瓦希里语等少数语言中，这些模型也具有非常强的多语种推理能力。此外，研究还展示了语言模型的多语种推理能力扩展到其他任务，例如常识推理和上下文语义判断。
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关键要点
- 研究使用GSM8K数据集中的250个小学数学问题，翻译成10种不同语言。
- 评估大型语言模型在多语种环境下的推理能力，并提出MGSM基准。
- 随着模型规模的增加，模型在MGSM问题上的解决能力越来越强。
- 即使在孟加拉语和斯瓦希里语等少数语言中，模型也具有强的多语种推理能力。
- 语言模型的多语种推理能力扩展到其他任务，如常识推理和上下文语义判断。
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