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    自进化数据生成

    SPHERE论文 – 提升小型语言模型数学推理能力
    SPHERE论文 – 提升小型语言模型数学推理能力

    SPHERE 是一个自进化数据生成框架,旨在通过迭代生成、纠正和多样化推理链来提升小型语言模型(SLM)在数学推理方面的能力。该框架采用三阶段过程:自我生成、自我纠正和多样性诱导,并结合剪枝蒙特卡洛树搜索(MCTS)和直接偏好优化(DPO)技术,显著提高了 SLM 在多个数学推理基准测试中的表现,甚至在某些方面可与大型语言模型媲美。

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    小型语言模型训练框架数学推理能力提升直接偏好优化技术自进化数据生成
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