rStar-Math
rStar-Math是一项研究，旨在证明小型语言模型（SLMs）能够在不依赖于更高级模型的情况下，与OpenAI的o1模型相媲美甚至超越其数学推理能力。该研究通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）实现“深度思考”，其中数学策略SLM在基于SLM的流程奖励模型的指导下进行测试时搜索。rStar-Math引入了三种创新方法来应对训练两个SLM的挑战，通过4轮自我演化和数百万个合成解决方案，将SLMs的数学推理能力提升到最先进水平。该模型在MATH基准测试中显著提高了性能，并在AIME竞赛中表现优异。
产品详情
展示小型语言模型通过自我演化深度思考掌握数学推理能力的研究成果。
主要功能
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在MATH基准测试中，将Qwen2.5-Math-7B的性能从58.8%提升至90.0%，Phi3-mini-3.8B从41.4%提升至86.4%。
在AIME竞赛中，平均解决了53.3%（8/15）的问题，排名前20%的优秀高中生数学选手之列。
通过自我演化，不断优化策略模型和流程奖励模型，提高解决复杂数学问题的能力。
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