论文：提升数学技能的研究新突破
talkingdev • 2023-09-06
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这项研究探讨了大型语言模型（LLMs）解决数学问题的能力，及各种不同因素如何影响它们的能力。研究人员发现，一种名为“拒绝采样精细调整”（Rejection sampling Fine-Tuning, RFT）的方法有助于这些模型在数学上的提升，尤其是当我们使用来自多个模型的样本时。RFT方法的引入，意味着语言模型在处理数学问题的能力将得到显著提升，这无疑为人工智能的发展开启了新的可能。