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超越“死记硬背”:MathFusion如何通过巧妙融合数据提升大模型数学推理能力
上海AI Lab和人大高瓴团队提出的MathFusion框架,通过独特的“指令融合”策略,成功提升了大型语言模型(LLMs)解决复杂数学问题的能力。该方法利用仅45K合成数据,便在多个基准测试中实现了平均18%的准确率提升,证明了在数据质量而非数量上进行突破的重要性。MathFusion通过模拟问题之间的内在逻辑关联,使LLMs从“死记硬背”转向真正的逻辑推理和知识串联,为AI在更深层次的认知任务中发挥作用奠定了基础。
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