简介:

提升大型语言模型解决数学问题的能力

功能:

自我批评流程定制:通过反馈学习阶段提升LLMs的数学能力。

通用Math-Critique模型:提供反馈信号以优化LLMs的数学问题解决。

拒绝采样微调:对LLM生成的结果进行优化,提高数学问题解决的准确性。

直接偏好优化:根据用户偏好对LLM进行优化。

MathUserEval数据集:包含545道高质量数学问题,用于模型训练和测试。

多类别问题解决:涵盖基础计算、代数方程、几何学等多个数学领域。

GPT-4-1106-Preview评价:使用先进的评价模型来分析和打分响应质量。

需求人群:

["研究人员和开发者:可以利用ChatGLM-Math来增强他们的语言模型在数学问题解决方面的表现。","教育机构:用于辅助教学,特别是在数学教育领域,帮助学生解决复杂数学问题。","技术爱好者:对于对自然语言处理和机器学习感兴趣的个人,ChatGLM-Math提供了一个实验和学习的平台。"]

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