MathGLM：20亿参数模型表现超越GPT-4，准确率高达100%

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当前，大型语言模型(LLM)在NLP领域的下游任务方面表现出了卓越的能力。然而，在数学推理方面，LLM的性能不尽如人意。为了解决这个问题，来自清华大学、TAL AI Lab和智谱AI的研究者联合提出了一个新模型MathGLM，它能够准确地执行复杂的算术运算，并且准确率几乎达到了100%。MathGLM是一个具有20亿参数的语言模型，通过基于Transformer的仅解码器架构和自回归目标的训练，能够进行基本算术运算和复杂混合运算。研究结果表明，MathGLM在算术任务中的性能远超过了GPT-4和ChatGPT。此外，还通过分步策略重建算术数据集，并使用GLM的不同变体作为骨干来训练MathGLM，提高了其在数学应用题上的性能。实验结果显示，随着模型尺寸的增加，MathGLM的性能也相应增强。综上所述，MathGLM展现出了卓越的性能，对于数学推理任务具有重要的应用价值。
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