ChatGLM-Math ist ein auf einem Selbstkritik-Prozess basierendes Modell zur Lösung mathematischer Probleme, das darauf abzielt, die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bei der Lösung mathematischer Probleme zu verbessern. Das Modell trainiert ein allgemeines Math-Critique-Modell, um Feedback-Signale zu liefern, und verwendet Rejection Sampling Fine-Tuning und Direct Preference Optimization, um die Fähigkeiten des LLM bei der Lösung mathematischer Probleme zu verbessern. Es wurde an akademischen Datensätzen und dem neu erstellten, herausfordernden Datensatz MathUserEval getestet und zeigt eine deutliche Verbesserung der Fähigkeiten zur Lösung mathematischer Probleme bei gleichzeitiger Beibehaltung der Sprachfähigkeiten.