数学问题难解？新研究提出MathScale方法，让AI更懂数学推理

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原标题：数学问题难解？新研究提出MathScale方法，让AI更懂数学推理
关键字：数学,知识点,数据,问题,主题
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：7537字

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夕小瑶科技说原创编辑 | 松果
引言：数学问题解决中的语言模型挑战数学问题解决是一个复杂的认知过程，它要求参与者不仅要掌握数学知识，还要能够进行多步骤的逻辑推理。近年来，大语言模型（LLMs）在解决问题方面展现出了显著的能力，但在数学问题解决方面的表现仍然不尽人意。这可能是因为数学问题解决本质上需要复杂的多步骤推理，而这正是当前LLMs所缺乏的。
尽管通过指令调整（Instruction Tuning）可以在一定程度上提升LLMs的数学解决能力，但现有的数学推理数据集规模有限，这限制了模型能力的进一步提升。例如，目前最受欢迎的数学数据集GSM8K和MATH，每个数据集的训练样本数量仅为约7.5K。为了解决这一挑战，研究者们尝试使用先进的LLMs（如GPT-3.5和GPT-4）来扩充现有的高质量数学数据集，但这些方法生成的新例子与原始训练集中的例子相似度过高，限制了它们在生成大规模数学数据集方面的能力。
论文标题: MathScale: Scaling Instruction Tuning for Mathematical Reasoning
论文链接: https://arxiv.o

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