增强大模型智能：数学推理能力的提升策略与实践

主要观点总结

本文分享了如何提升大模型的数学推理能力，包括大语言模型概述、混合指令、合成数据、训练优化等方面的内容。文章还介绍了训练优化中的混合指令、合成数据的构建方法以及质量过滤和多样性筛选等关键点。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型概述

介绍了当前主流大模型的结构和参数规模，以及大模型优化的一些常用方法。

关键观点2: 混合指令

阐述了数学问题可以拆解为逻辑推理和数学应用两类，介绍了混合指令的构成和优势。

关键观点3: 合成数据

详细解释了合成数据的必要性、构建方法和质量过滤、多样性筛选等关键点。

关键观点4: 训练优化

介绍了训练优化的方法和流程，包括RFT阶段、小模型的优势、质量过滤和多样性筛选的具体实施等。

文章预览

导读   本文将分享如何提升大模型的数学推理能力。我们没有把数学推理能力与翻译、长文本生成等专项分开优化，而是视为通用能力的一部分。因为我们认为数学推理能力是衡量大模型智能水平的关键指标。 主要内容包括以下五个部分： 1.  大语言模型概述 2.  混合指令 3.   合成数据 4.  训练优化 5.  问答环节 分享嘉宾｜ 文亮 奇虎360  资深算法专家   编辑整理｜王甲君 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 大语言模型概述 首先来回顾一下大模型的基本结构。上图中列出了当前一些主流大模型，比如 GPT 系列中的 GPT-3，发布于 2020 年，拥有 175B 参数，还有 Huggingface 的 Bloom、清华的 GLM 系列、Meta 的 LLaMA、百川的 Baichuan 和阿里的 Qwen 系列等等。除了清华的 GLM 使用的是 Prefix decoder，这些模型大多采用与 GPT 类似的架构。 这些模型的参数规模各不 ………………………………