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雙AI協作,數學成績飆升5分的神奇秘密!

AIGC動態10個月前發布 量子位
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合作才能更強!互相糾錯可提升LLM的數學能力。

雙AI協作,數學成績飆升5分的神奇秘密!

原標題:微軟:兩個AI相互糾錯,數學再漲5分
文章來源:量子位
內容字數:5202字

提升LLM數學能力的新方法:Flow-DPO

最近,加州大學和微軟研究院提出了一種新的方法Flow-DPO,通過兩個大型語言模型(LLM)的合作,顯著提升了LLM在數學推理方面的能力。這一方法結合了在線學習流(Flow)和直接偏好優化(DPO),旨在生成更詳細和精確的推理軌跡,解決傳統LLM在數學問題上表現不佳的難題。

1. 研究背景

傳統的LLM在解決數學問題時,常常面臨反饋信息有限和標注數據質量不高的問題。Flow-DPO通過引入兩個的LLM(Answer LLM和Stop LLM),實現了更高效的解題過程。

2. 方

Flow-DPO的工作流程可分為兩個部分:

(1)增量輸出生成Flow:Answer LLM逐步生成答案塊,Stop LLM則判斷每個答案塊是否達到最終狀態,兩個模型通過迭代學習不斷優化。

(2)在線Flow學習與回滾:在生成答案的過程中,Answer LLM會隨機生成不同的答案片段,并根據Stop LLM的反饋進行調整,確保最終選擇的答案是最優的。

3. 實驗結果

研究團隊在MetaMath數據集上進行了驗證實驗,使用了兩種不同規模的模型:Llama-3-8B-Instruct和Phi-3-medium-128k-instruct。實驗結果表明,Flow-DPO顯著提升了模型的數學推理能力:

(1)在漸進驗證準確率方面,Llama-3-8B-Instruct的性能提高了20%,而Phi-3-medium-128k-instruct的準確率提升了4個百分點,達到了83%。

(2)Flow生成的推理軌跡質量優于基線模型,Llama-3-8B-Instruct在GSM8K和MATH數據集上的微調準確率分別提高了6%和7.8%。

4. 結論

Flow-DPO的成功展示了兩個模型的合作能夠有效解決復雜數學問題,提高了LLM的邏輯分析能力和推理質量。隨著技術的進步,未來的LLM有望在更多領域展現其潛力,解決更復雜的問題。


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作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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