面向有效的数学推理过程监督

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GITHUB HUGGING FACE MODELSCOPE DISCORD 引言 近年来，大型语言模型（LLMs）在数学推理方面取得了显著进展，但它们仍可能犯错误，如计算错误或逻辑错误，导致得出错误结论。 此外，即使最终答案正确，这些强大的模型也经常编造看似合理的推理步骤，其中最终答案基于有缺陷的计算或推导过程，这削弱了LLMs推理过程的可靠性和可信度。 因此，自动识别推理过程中的错误对于其可扩展监督变得越来越重要。 过程奖励模型（Process Reward Models, PRMs）作为数学推理过程监督中的一种有前途的方法出现，旨在识别和减轻推理过…

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