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自动数学文本：利用语言模型进行数学文本的自主数据选择
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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
通过利用基础语言模型进行自主数据选择，改进语言模型在数学推理方面的能力。引入了一种创新的策略，利用元提示语言模型作为零-shot验证器，自主评估和选择高质量的数学内容。发布了一个经过筛选的开源AutoMathText数据集，包含超过200GB的数据。Mistral语言模型在AutoMathText数据集上连续预训练，下游性能显著提高，标记数量大幅减少。方法比基准方法提高了2倍的预训练标记效率，突显了在增强模型数学推理能力方面的潜力。
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关键要点
- 利用基础语言模型进行自主数据选择，改进语言模型在数学推理方面的能力。
- 引入创新策略，利用元提示语言模型作为零-shot验证器，自主评估和选择高质量的数学内容。
- 发布经过筛选的开源AutoMathText数据集，包含超过200GB的数据。
- Mistral语言模型在AutoMathText数据集上连续预训练，下游性能显著提高，标记数量大幅减少。
- 方法比基准方法提高了2倍的预训练标记效率，突显了增强模型数学推理能力的潜力。
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