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https://arxiv.org/pdf/2403.04706
数据规模 | GSM8K-真实 | GSM8K-合成 | MATH-真实 | MATH-合成 |
---|---|---|---|---|
0.94K | 26.7 | 25.9 | 4.2 | 3.9 |
1.88K | 32.8 | 31.9 | 5.6 | 4.9 |
3.75K | 43.3 | 42.2 | 6.6 | 6.0 |
7.50K | 50.2 | 49.5 | 8.4 | 7.9 |
这一发现证明了合成数据的有效性,为大规模训练铺平了道路。
借助合成数据,研究团队将训练规模提升到前所未有的水平:
训练结果令人振奋:
合成数据在激发小型语言模型数学潜能方面的成功,为AI研究开辟了新的方向:
扩展应用领域:将合成数据方法应用到其他复杂推理任务,如科学问题解决、逻辑分析等。
优化数据生成策略:探索更先进的合成数据生成方法,进一步提高数据质量和多样性。
跨领域知识迁移:研究如何利用合成数据促进模型在不同知识领域间的能力迁移。
个性化学习助手:开发基于合成数据的个性化AI学习助手,为不同层次的学习者提供定制化的数学辅导
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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