自述文件
Mistral AI 将 Mathstral 贡献给科学界，以增强在需要复杂、多步骤逻辑推理的先进数学问题方面的工作。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。
与牛顿在那个时代一样，Mathstral 也站在 Mistral 7B 的肩膀上，专注于 STEM 学科。在各种行业标准基准测试中，它在自身规模类别中实现了最先进的推理能力。
基准测试
Mathstral 可以通过更多推理时间计算实现明显更好的结果：Mathstral 7B 在 MATH 上使用多数投票获得了 68.37% 的得分，在 64 个候选者中使用强大的奖励模型获得了 74.59% 的得分。