MathΣtral

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7B规模的数学推理和科学发现模型

MathΣtral简介

需求人群：

"MathΣtral模型的目标受众是科研人员、数学家、教育工作者以及STEM领域的学生。它适合需要进行高级数学问题求解和科学探索的用户，能够帮助他们提高研究效率，促进科学发现。"

使用场景示例：

科研人员使用MathΣtral模型进行复杂数学问题的求解。

教育工作者利用该模型辅助教学，提高学生对数学概念的理解。

学生使用MathΣtral进行数学作业和考试的准备，提高解题能力。

产品特色：

专为数学推理和科学发现设计，适用于解决复杂的数学问题。

拥有32k的上下文窗口，能够处理大量信息。

在MATH和MMLU基准测试中分别达到56.6%和63.47%的高准确率。

通过多数投票和强奖励模型，Mathstral 7B在MATH基准测试中可进一步提高到68.37%和74.59%。

作为一个指导模型，可以通过我们的文档进行使用或微调。

权重托管在HuggingFace平台，可通过mistral-inference试用，并可通过mistral-finetune进行定制。

使用教程：

访问HuggingFace平台并搜索MathΣtral模型。

阅读Mistral AI提供的文档，了解如何使用或微调模型。

使用mistral-inference工具进行模型试用。

根据需要，通过mistral-finetune对模型进行定制。

将定制后的模型应用于具体的数学问题求解或科学探索中。

MathΣtral官网入口网址

https://mistral.ai/news/mathstral/

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