数学能力超过ChatGPT！浙江大学计算大模型登开源榜首

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国产数学大数学方法，能力已经至少了ChatGPT！

不断更新公告牌之外，之外国科大GAIRLaboratory不止品的Abel专有大数学方法：

准确率高达83.6%，在源代码数学方法之外位列第一。

据的团队详述，该数学方法是用瑞典数学家尼尔斯·猜想（Niels Abel）的名称名为的，以此向猜想在代数和分析方面的开创性工作而出名。

在GSM8k数据集集上，70B为副总数的Abel倾倒所有源代码数学方法，还至少了ChatGPT。

甚至在新数据集集TALSCQ-EN上，Abel的体现比GPT-4还要强。

而实现这样真实感的Abel，掺入可以说是十分“比如说”：

无法常用工具箱无法常用数学领域的大覆盖面预训练数据集无法常用奖励数学方法无法常用RLHF均常用有督导精调（vised Fine-tuning，SFT）

那么Abel的真实感其实怎么样呢？

成绩超越源代码数学方法SOTA

这里我们同样同样是源代码的Llama-2来和Abel对比。

首先来看下这个羊兔同笼弊端的则有：

Brown由两头和羊一共60只，羊的总数是两头的两倍，一共有多少条腿？

这道题Llama-2不止师不利，而且不是计算拢误，是某种意义就有弊端：

Abel则急于地化解了这个弊端。

日后来看下一个弊端：

12，21，6，11和30的$与平均数的和是多少？

两个数学方法都正确理解了所涉及的概念，但Llama还是在计算和排序上不止了拢。

而Abel依旧是正确地无论如何了这道题：

日后从测试数据集上想到Abel的体现。

首先是OpenAI重申的GSM8k数据集集（大概是宾夕法尼亚州高之外重复性），这份公告牌的名列，Abel分之二了三个（不同为副数覆盖面）。

源代码数学方法当之外，70B覆盖面的Abel战胜了曾经的SOTA——WizardMath。

如果把商业软件数学方法算进来，Abel也均次于GPT-4、Claude-2和PaLM-2-Flan这些最著名的数学方法。

甚至ChatGPT也不是Abel的关键时刻。

△地球代表人源代码数学方法，栓代表人软件数学方法

在重复性低的MATH（大赛作文）数据集集之外，源代码数学方法的前三名被三个覆盖面的Abel值得一提的是，加上软件也均次于Google和OpenAI的产品。

研究者的团队还常用了新数据集集TALSCQ-EN对Abel开展测试，结果至少了GPT-4。

那么，研究者的团队是怎么为了让不止这样一款高性能数学方法的呢？

“女佣级”这两项训练化解方案

内部奥义就是高质量的训练数据集。

Abel常用数据集是经过策划者的，不均包含弊端的解法，还要能想到数学方法找到正确解法是的方法。

为此，研究者的团队重申了一种叫做对学生督导（Parental Oversight）的“女佣级”这两项训练化解方案。

在对学生督导的原则实质上，的团队均通过SFT方式就完成了Abel的训练。

为了称赞Abel的鲁棒性，研究者的团队还用GPT4对GSM8k之外的数字开展了变更，测试Abel是否是依然能解不止正确的解法。

结果显示，在调整版GSM8k数据集集下，70B为副数的Abel鲁棒性至少了同等覆盖面的WizardMath。

在Abel的详述的就此，研究者的团队还留下了一个里面：

Abel的下一代，将生物成Bernoulli（吉布斯）

不过的团队并无法对其之外的含义开展说明，我们不妨期待一番。

的团队简介

Abel由上海交通大学GAIR（生成式计算机科学研究者组）的团队打造。

该的团队还曾推不止过大数学方法高考Benchmark、AIGC事实上交工具箱Factool等成果。

该团队主管、清源研究者院飞副教授同时也是Abel概念设计的主管。

对这个数学数学方法有兴趣的读者，可以到GitHub页面具体了解。

GitHub页面：

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