rStar-Math
Apresenta os resultados de uma pesquisa que demonstra a capacidade de modelos de linguagem pequenos em dominar o raciocínio matemático por meio da autorreflexão e evolução.
Produto ComumEducaçãoInteligência ArtificialModelos de Linguagem
rStar-Math é uma pesquisa que visa demonstrar que modelos de linguagem pequenos (SLMs) podem igualar ou superar a capacidade de raciocínio matemático do modelo o1 do OpenAI, sem depender de modelos mais avançados. A pesquisa utiliza a busca em árvore Monte Carlo (MCTS) para implementar o "pensamento profundo", onde um SLM de estratégia matemática pesquisa enquanto é testado sob a orientação de um modelo de recompensa de processo baseado em SLM. O rStar-Math introduz três inovações para enfrentar o desafio de treinar dois SLMs, elevando a capacidade de raciocínio matemático dos SLMs ao estado da arte por meio de 4 rodadas de autoevolução e milhões de soluções sintéticas. O modelo demonstrou melhoria significativa no desempenho em testes de referência MATH e obteve excelente desempenho na competição AIME.
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