自述文件
Mistral AI 正在向科学界贡献 Mathstral，以加强在需要复杂、多步骤逻辑推理的高级数学问题上的研究。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 项目合作的背景下产生的。
Mathstral 类似于当时的艾萨克·牛顿，站在 Mistral 7B 的肩膀上，专注于 STEM 学科。它在其规模类别中，在各种行业标准基准测试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明显更好的结果：Mathstral 7B 在 MATH 基准测试中，使用多数投票获得 68.37% 的分数，在使用 64 名候选者中的强大奖励模型时获得 74.59% 的分数。