自述文件
Mistral AI 将 Mathstral 贡献给科学界，以支持需要复杂、多步骤逻辑推理的高级数学问题的研究。Mathstral 的发布是他们支持学术项目的更广泛努力的一部分——它是在 Mistral AI 与 Numina 项目的合作背景下产生的。
与他那个时代的艾萨克·牛顿类似，Mathstral 站在 Mistral 7B 的肩膀上，专注于 STEM 学科。它在各种行业标准基准测试中，在其规模类别中实现了最先进的推理能力。
基准测试
Mathstral 可以通过更多的推理时间计算获得显著更好的结果：Mathstral 7B 在 MATH 基准测试中，通过多数投票获得 68.37% 的分数，在 64 个候选者中使用强奖励模型获得 74.59% 的分数。