微软推出， 微软亚洲研究院与北京大学、Xi交通大学等大学合作，提出了一种称为“马乐”的人工智能训练方法，以提高人工智能的推理能力。
微软推出了从错误中学习的模型训练方法。
微软亚洲研究院与北京大学、Xi交通大学等大学合作，提出了一种称为“马乐”的人工智能训练方法，以提高人工智能的推理能力。
OpenAI GPT-4和谷歌aLM-2等大规模语言模型在自然语言处理（NLP）任务和思维链推理中的数学问题方面表现出色。
然而，在处理相关问题时，LLMA-2和百川-2-2等大型开源模型仍需加强。
为了增强这些大型语言模型的思维链推理能力，研究团队提出了马乐方法。该方法的核心是使用包含“错误答案”和“更正的正确答案”的数据来微调相关模型。为了获得相关数据，
研究人员收集了五种不同大型语言模型的错误答案和推理过程，包括美洲驼和GPT系列。然后，GPT-4被用作审校者来提供经修正的正确答案。
修正后的正确答案包括三种信息：原始推理过程中的错误片段、原始推理过程中出现错误的原因以及如何修正原始方法以得到正确答案。
研究人员使用GSM8K和MATH测试了马乐训练方法在五个大型开源模型上的效果。测试结果表明，
改进后的LLMA-2-70B在GSM8K任务和数学任务中的准确率分别为83.5%和81.4%和25.0%和23.6%。
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