合成数据成为7B模型具备强大数学能力的关键

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近期一项突破性研究《Common 7B Language Models Already Possess Strong Math Capabilities》揭示，即使是像LLaMA-2 7B这样的小型语言模型也蕴含着惊人的数学能力。这一发现挑战了传统观念，为AI在数学领域的应用开辟了新的可能性。然而，如何稳定且高效地激发这种潜能成为了研究的关键。在这个过程中，合成数据的应用扮演了至关重要的角色，这和一些人认为的合成数据可能会导致AI模型因低质量信息而“自我中毒”,最终可能导致模型“崩溃”的观点恰恰相反。 https://arxiv.org/pdf/2403.04706 研究初期，团队发现增加监督式微调（SFT）数据可以显著提升模型性能。然而，高质量的真实数学问题数据稀缺，这成为了制约进一步提升的瓶颈。为突破这一限制，研究团队转向了一个创新方向：利用GPT-4 Turbo API生成高质量的合成数学问题。这种方法不仅解决了数据稀缺的问题 ………………………………