大模型数学能力增强方法总结

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WizardMath (2023-08)  WizardMath模型的设计理念和训练方法体现了深度学习领域中对于特定领域知识处理的最新进展。下面简要概述一下WizardMath模型的训练流程： 监督式微调：这一阶段主要是让模型学习如何正确地回答数学问题。通过使用GSM8k和MATH数据集，模型首先被训练来生成正确的答案。这一步骤的目的是确保模型能够理解并遵循数学问题的指令，为后续的训练打下基础。 训练指令奖励模型(IRM)和过程监督奖励模型(PRM)：在这一阶段，模型开始学习更复杂的概念，即解决问题的过程和质量。IRM评估的是模型生成的指令是否合理，而PRM则关注于解题过程的每一步是否正确。这两者共同作用，使得模型不仅能够给出正确答案，还能够展示出合理的解题过程。 主动Evol-Instruct和PPO训练：这是整个训练流程中的核心部分，旨在通过增加数据量和利用IRM与PRM生 ………………………………