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Chatglm Math
Chatglm Math
["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，C
AI模型#数学问题解决#大型语言模型#自我批评流程#教育辅助普通产品开源
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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。
截图
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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