今日arXiv最热大模型论文：清华大学发布，ChatGML又添新功能，集成“自我批评”，提升数学能力

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原标题：今日arXiv最热大模型论文：清华大学发布，ChatGML又添新功能，集成“自我批评”，提升数学能力
关键字：模型,数学,数据,能力,问题
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：9244字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | 松果
引言：数学问题解决在大语言模型中的挑战在当今的人工智能领域，大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经在理解和生类语言方面取得了显著的进展。这些模型在文本摘要、问答、角色扮演对话等多种语言任务上展现出了惊人的能力。然而，当这些模型被应用于需要数学推理的复杂问题时，它们的表现往往不尽如人意。尽管开发了许多策略和数据集来增强LLMs在数学方面的能力，但在实际部署的LLM系统中同时保持和提升语言和数学能力仍然是一个显著的挑战。
传统的通过人类反馈进行强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）方法主要是通过反映人类偏好的奖励模型来增强文本生成的质量。虽然这种方法提升了生成文本的质量，但它通常忽视了解决数学问题所必需的准确性和逻辑连贯性，导致在数学推理任务上的表现出现所谓的“对齐税”（alignment tax）。与此相反，旨在增强LLMs数学能力的尝试通常涉及到监督式微调（Supervised Fine-tuning，SFT），这不可避免地会降低它们在语言多样性上的

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作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189