Grandes modelos de grandes idiomas (LLMs) mostram fortes habilidades para resolver problemas, mas suas habilidades de pensamento são frequentemente oprimidas pelo reconhecimento de padrões, em vez de padrão, em vez de ao verdadeiro entendimento. Os modelos atuais são altamente baseados na especificação da mesma prova, como parte de seu treinamento, incluindo seu lançamento de novas estatísticas. Esse aspecto de pressão restringe o progresso da matemática, especialmente os problemas que requerem diferenças entre os conceitos matemáticos mais relacionados. A música consultiva avançada geralmente não possui a prova do LLMS de CountExamamp, o método central de separar estatísticas falsas. A ausência de gerações e contadores suficientes de amostras que impedem o LLMS na melhoria das estatísticas avançadas, portanto, diminui sua confiabilidade ao funcionário das estatísticas do teorema e dos exames.
Tentativas anteriores de melhorar o pensamento matemático nos LLMs separados em duas formas comuns. A primeira maneira, o problema de tornar a Generation, LLMS em conjuntos de dados altos produzidos em estatísticas de sementes. Por exemplo, Wizardmath usa o GPT-3.5 para produzir problemas para uma variedade de dificuldades. O segundo método, processo sistemático, modelos treinados e treinados para trabalhar com os programas de testemunhos como o Langter 4, como no desenho de esboço-esquique-projeto e LLMs no teorema organizado. Embora esses métodos melhorem a capacidade de resolver problemas, eles têm um ótimo limite. A geração de perguntas que acelerar não é precisa, não é um entendimento real, deixando modelos vulneráveis a falhar diante de novos problemas. O teorema, o Youorem, é limitado pela colocação em idiomas estatísticos organizados que reduzem seu sistema em vários locais matemáticos. Isso estimou enfatiza a necessidade de diferentes paradigma – o paradigma que afeta uma compreensão razoável do reconhecimento do padrão.
Lidando com isso estimado, o número de estatísticas countemáticas consultadas são feitas, conhecidas como contratempos. O benchmark é construído especialmente para verificar e melhorar o uso de LLMs, incluindo as evidências. As inovações incluem sinal de alta qualidade, processo de engenharia de dados e modelos completos de teste. O CountMath é composto por 1.216 estatísticas, cada uma das quais requer contraexim. Os problemas são feitos manualmente dos livros da universidade e são muito certificados por especialistas. Desenvolvimento de considerações baseadas em LLMs no LLMS, usando a coleta automatizada de dados, classificação e estatísticas de informação para encontrar exemplos de pensamento baseado em pensamento. A operação da Eftatics Antratitional de última geração, como o modelo O1Plai de O1 e a diversidade da boa fonte, testada constante no condeMath. Ao desviar o foco no pensamento baseado no pensamento, essa abordagem inicia o novo sistema e o método que é inspecionado sob o treinamento em matemática.
O CountMath é baseado em quatro estatísticas matemáticas importantes: álgebra, topologia, análise real e análise ativa. As informações foram projetadas em um processo de várias etapas. Primeiro, as declarações de estatísticas são agrupadas em livros e são convertidas em dados ordenados com o OCR. Os números revisaram e explicam cada problema de acordo com a harmonia e a precisão razoáveis. A boa tradução é feita como dados originais em chinês, seguidos por verificações adicionais. A engenharia de dados na tarefa também é lançada para recuperar dados de treinamento baseados automaticamente. Tipo de estratégias de filtro e análise GPT-4O usando essa estrutura para evidências relevantes de fontes externas, como Profionet e Zesemonocoof. A análise é feita para garantir que as evidências reflitam claramente a experiência da oposição, para que os LLMs possam aprender a pensar com base na luta e no sucesso.
O dicionário de arte-arte-art-art-arte apresenta cargos significativos no pensamento congestionado. A maioria dos modelos não parece julgar que a afirmação é verdadeira ou falsa usando articulações, mostrando profunda fraqueza. O trabalho é misturado com áreas matemáticas, álgebra e análise ativa melhor, juntamente com a topologia e a análise real ainda significativamente devido à sua natureza estranha. Os modelos estão abertos para fazer pior que o modelo a se associar, apenas alguns têm um modo de espírito limitado. Boa organização com dados do Cytexamp, no entanto, é muito eficaz no trabalho, com melhor julgamento de precisão e um exemplo baseado no exemplo. Um modelo bem marcado, com 1.025 trens baseados no Autexamp, tem um desempenho muito melhor do que suas espécies básicas e mais poderosas, para que possam fazer testes matemáticos. A tela de teste detalhada da tabela está mostrando a comparação com base na pontuação e consultas da F1. O QWEN2.5-MATH-72B-72B-72B-WEASE realiza (41,8 F1) entre modelos abertos, mas cai após os modelos como GPT-4O (69.0 F1) e Openi O1 (60.1 F1). O bom planejamento leva a benefícios importantes, no QWEN2.5-MATH-7B-7B + SFT + CLIONS + RESPOSTA A GONTEXAMP com base no treinamento do CountExamamp.
Esse método proposto traz contra -atreto, bancada de referência contra -bem -sucedida. O uso de problemas bem selecionados e a revisão de dados automatizados indica que os LLMs existentes não são suficientes para o pensamento intenso, mas podem ser altamente desenvolvidos com os combates. Esses resultados dizem que os futuros estudos de IA precisam se concentrar no desenvolvimento da compreensão da mente e não da leitura com base na exibição. Cooperação
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Aswin AK é consultor em Marktechpost. Ele persegue seus dois títulos no Instituto Indiano de Tecnologia, Kharagpur. Você está interessado na leitura científica e científica e de máquinas, que traz uma forte formação e experiências educacionais para resolver os desafios reais de desenvolvimento de fundo.
