Xwin-Math利用合成数据激发LLaMA-2-7B数学潜力达到97.7%
合成数据持续解锁大模型的数学推理潜力！数学问题解决能力一直被视为衡量语言模型智能水平的重要指标。通常只有规模极大的模型或经过大量数学相关预训练的模型才能有机会在数学问题上表现出色。近日，一项由Swin-Transformer团队打造，来自西安交通大学、中国科学技术大学、清华大学和微软亚洲研究院的学者共同完成的研究工作Xwin颠覆了这一认知，揭示了通用预训练下7B（即70亿参数）规模的语言模型（LLaMA-2-7B）在数学问题解决方面已经展现出较强的潜力，并可使用基于合成数据的有监督微调方法促使模型愈发稳定
合成数据持续解锁大模型的数学推理潜力！
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.04706.pdf 代码链接：https://github.com/Xwin-LM/Xwin-LM
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