

Chatglm Math
簡介 :
ChatGLM-Math 是一個基於自我批評流程定製的數學問題解決模型,旨在提高大型語言模型(LLMs)在數學問題解決方面的能力。該模型通過訓練一個通用的Math-Critique模型來提供反饋信號,並採用拒絕採樣微調和直接偏好優化來增強LLM的數學問題解決能力。它在學術數據集和新創建的挑戰性數據集MathUserEval上進行了實驗,顯示出在保持語言能力的同時,顯著提升了數學問題解決能力。
需求人群 :
["研究人員和開發者:可以利用ChatGLM-Math來增強他們的語言模型在數學問題解決方面的表現。","教育機構:用於輔助教學,特別是在數學教育領域,幫助學生解決複雜數學問題。","技術愛好者:對於對自然語言處理和機器學習感興趣的個人,ChatGLM-Math提供了一個實驗和學習的平臺。"]
使用場景
在大學數學課程中,ChatGLM-Math幫助教師快速生成複雜的數學問題的解答。
在線教育平臺集成ChatGLM-Math,為學生提供即時的數學問題解答服務。
研究機構使用ChatGLM-Math來分析和解決實際應用中的數學問題,如優化算法等。
產品特色
自我批評流程定製:通過反饋學習階段提升LLMs的數學能力。
通用Math-Critique模型:提供反饋信號以優化LLMs的數學問題解決。
拒絕採樣微調:對LLM生成的結果進行優化,提高數學問題解決的準確性。
直接偏好優化:根據用戶偏好對LLM進行優化。
MathUserEval數據集:包含545道高質量數學問題,用於模型訓練和測試。
多類別問題解決:涵蓋基礎計算、代數方程、幾何學等多個數學領域。
GPT-4-1106-Preview評價:使用先進的評價模型來分析和打分響應質量。
使用教程
步驟一:獲取待評測模型的生成結果。
步驟二:調用評價模型獲取分析和打分。
步驟三:最終計算結果。
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