ChatGLM-Math
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Chatglm Math
简介 :
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型,旨在提高大型语言模型(LLMs)在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号,并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验,显示出在保持语言能力的同时,显著提升了数学问题解决能力。
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。"]
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 53.0K
使用场景
在大学数学课程中,ChatGLM-Math帮助教师快速生成复杂的数学问题的解答。
在线教育平台集成ChatGLM-Math,为学生提供即时的数学问题解答服务。
研究机构使用ChatGLM-Math来分析和解决实际应用中的数学问题,如优化算法等。
产品特色
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。
使用教程
步骤一:获取待评测模型的生成结果。
步骤二:调用评价模型获取分析和打分。
步骤三:最终计算结果。
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