自述文件
Mistral AI 将 Mathstral 贡献给科学界，以加强对需要复杂、多步骤逻辑推理的先进数学问题的研究工作。Mathstral 的发布是他们支持学术项目的一项更广泛努力的一部分 - 它是在 Mistral AI 与 Project Numina 合作的背景下产生的。
与牛顿在那个时代一样，Mathstral 建立在 Mistral 7B 的基础上，专门针对 STEM 学科。在各种行业标准基准测试中，它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实现明显更好的结果：在 MATH 上，Mathstral 7B 在 64 个候选者中，通过多数投票获得 68.37% 的得分，通过强奖励模型获得 74.59% 的得分。