克雷西 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
國產(chǎn)數(shù)學(xué)大模型，能力已經(jīng)超過了ChatGPT！
最新榜單中，上海交大GAIR實驗室出品的Abel專有大模型：
準確率高達83.6%，在開源模型中位列第一。
據(jù)團隊介紹，該模型是用挪威數(shù)學(xué)家尼爾斯阿貝爾（Niels Abel）的名字命名的，以此向阿貝爾在代數(shù)和分析方面的開創(chuàng)性工作致敬。
在GSM8k數(shù)據(jù)集上，70B參數(shù)量的Abel碾壓所有開源模型，還超過了ChatGPT。
甚至在新數(shù)據(jù)集TALSCQ-EN上，Abel的表現(xiàn)比GPT-4還要強。
而實現(xiàn)這樣效果的Abel，成分可以說是十分“單純”：
沒有使用工具
沒有使用數(shù)學(xué)領(lǐng)域的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)
沒有使用獎勵模型
沒有使用RLHF
僅使用有監(jiān)督精調(diào)（Supervised Fine-tuning，SFT）
那么Abel的效果究竟怎么樣呢？
成績超越開源模型SOTA
這里我們選擇同樣是開源的Llama-2來和Abel對比。
首先來看下這個雞兔同籠問題的變體：
Brown由牛和雞一共60只，雞的數(shù)量是牛的兩倍，一共有多少條腿？
這道題Llama-2出師不利，而且不是計算錯誤，是邏輯上就有問題：
Abel則成功地解決了這個問題。
再來看下一個問題：
12，21，6，11和30的中位數(shù)與平均數(shù)的和是多少？
兩個模型都正確理解了所涉及的概念，但Llama還是在計算和排序上出了錯。
而Abel依舊是正確地做出了這道題：
再從測試數(shù)據(jù)上看看Abel的表現(xiàn)。
首先是OpenAI提出的GSM8k數(shù)據(jù)集（大概是美國高中難度），這份榜單的前十名，Abel占了三個（不同參數(shù)規(guī)模）。
開源模型當中，70B規(guī)模的Abel打敗了曾經(jīng)的SOTAWizardMath。
如果把商業(yè)閉源模型算進來，Abel也僅次于GPT-4、Claude-2和PaLM-2-Flan這些最著名的模型。
甚至ChatGPT也不是Abel的對手。
△地球代表開源模型，鎖代表閉源模型
在難度更高的MATH（競賽題目）數(shù)據(jù)集中，開源模型的前三名被三個規(guī)模的Abel包攬，加上閉源也僅次于Google和OpenAI的產(chǎn)品。
研究團隊還使用了新數(shù)據(jù)集TALSCQ-EN對Abel進行測試，結(jié)果超過了GPT-4。
那么，研究團隊是怎么調(diào)教出這樣一款高性能模型的呢？
“保姆級”微調(diào)訓(xùn)練策略
核心奧義就是高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
Abel使用數(shù)據(jù)是經(jīng)過精心策劃的，不僅包含問題的答案，還要能告訴模型找到正確答案是的方法。
為此，研究團隊提出了一種叫做家長監(jiān)督（Parental Oversight）的“保姆級”微調(diào)訓(xùn)練策略。
在家長監(jiān)督的原則之下，團隊僅通過SFT方式就完成了Abel的訓(xùn)練。
為了評價Abel的魯棒性，研究團隊還用GPT4對GSM8k中的數(shù)字進行了修改，測試Abel是否依然能解出正確的答案。
結(jié)果顯示，在調(diào)整版GSM8k數(shù)據(jù)集下，70B參數(shù)的Abel魯棒性超過了同等規(guī)模的WizardMath。
在Abel的介紹的最后，研究團隊還留下了一個彩蛋：
Abel的下一代，將進化成為Bernoulli（伯努利）
不過團隊并沒有對其中的含義進行說明，我們不妨期待一番。
團隊簡介
Abel由上海交通大學(xué)GAIR（生成式人工智能研究組）團隊打造。
該團隊還曾推出過大模型高考Benchmark、AIGC事實核查工具Factool等成果。
該小組負責(zé)人、清源研究院劉鵬飛副教授同時也是Abel項目的負責(zé)人。
對這個數(shù)學(xué)模型感興趣的讀者，可以到GitHub頁面詳細了解。
GitHub頁面：
https://github.com/GAIR-NLP/abel
