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AutoCoder：使用 AIEV-Instruct 增强代码大型语言模型
AutoCoder 是第一个在 Human Eval 基准测试的 pass@1 上超过 GPT-4 Turbo（2024 年 4 月）和 GPT-4o 的大型语言模型（90.9% 对 90.2%）。此外，与 GPT-4 Turbo 和 GP
PDFa month ago
InternLM-Math: 面向可验证推理的开放数学大语言模型
我们介绍并开源了我们的数学推理 LLMs InternLM-Math，它是从 InternLM2 继续预训练的，将序列到序列格式中的思维链推理、奖励建模、形式推理、数据增强和代码解释器统一起来，监督我们的模型成为一个多功能的数学推理者、验证
PDF5 months ago
代码链：利用语言模型加强的代码仿真器进行推理
我们提出了 Chain of Code (CoT) 这一简单但非常有效的扩展方法，通过鼓励语言模型将语言子任务格式化为编程中的伪代码，以期改进语言模型驱动的推理，并通过 “思考代码” 的方式扩大语言模型能够正确回答的推理问题范围。
PDF7 months ago
激励代码解释器在 Quixbugs 函数上编写更好的单元测试
本研究探讨了通过改变提示方式对由基于 GPT-4 的 Code Interpreter 生成的 Python 函数单元测试质量的影响，并发现其生成的单元测试质量对于提示中的细节变化不敏感，但其能够有效地识别和纠正自动生成的代码中的错误，同时
PDF9 months ago
使用带代码解释的 ChatGPT-4 解决初级大学水平的向量微积分和电磁学问题
ChatGPT-4 with Code Interpreter showed significant improvement in solving engineering-math and electromagnetism problems
PDF10 months ago
使用 Wolfram Alpha 和 Code Interpreter 插件在数学和科学问题上测试 GPT-4
该报告描述了对 GPT-4 的大规模语言模型进行的测试，使用 Wolfram Alpha 和 Code Interpreter 插件解决科学和数学领域的 105 个原创问题，表明插件显著增强了 GPT 解决这些问题的能力，然而仍然存在界面问
PDFa year ago