大模型数学推理数据合成相关方法

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©  作者｜王家鹏 ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ 机构｜中国人民大学 研究方向｜大语言模型 数学推理能力作为大模型的核心能力之一，近年来受到学术界广泛关注，其性能表现也取得了显著提升。研究表明，高质量的训练数据是提升大语言模型数学推理能力的关键基础。然而，由于数学领域专业标注成本高昂、优质监督数据稀缺，大规模高质量数据集的获取成为制约模型性能提升的主要瓶颈。为突破这一限制，研究者们提出了多种创新性的数据合成方法，这些方法不仅有效解决了数据稀缺问题，还为模型性能提升提供了新的思路。本文将介绍大模型数学推理数据合成的几种相关方法和研究工作。 文章也同步发布在  AI   Box  知乎专栏（知乎搜索 AI Box 专栏），欢迎大家在知乎专栏的文章下方评论留言，交流探讨！ ‍ 一、增强现有数据‍‍‍ ………………………………