自述文件
Mistral AI 将 Mathstral 贡献给科学界，以促进解决需要复杂、多步骤逻辑推理的先进数学问题的努力。 Mathstral 的发布是其支持学术项目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。
类似于牛顿在其时代所做的那样，Mathstral 站在 Mistral 7B 的肩膀上，专注于 STEM 领域。 它在各种行业标准基准测试中在其尺寸类别中实现了最先进的推理能力。
基准测试
Mathstral 可以通过更多推理时间计算实现明显更好的结果：Mathstral 7B 在 MATH 上的得分为 68.37%（使用多数投票），在 64 个候选人中使用强大的奖励模型得分为 74.59%。