自述文件
Mistral AI 正在将 Mathstral 贡献给科学界，以加强对需要复杂的多步骤逻辑推理的先进数学问题的研究。Mathstral 的发布是 Mistral AI 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。
与牛顿在那个时代类似，Mathstral 建立在 Mistral 7B 的基础上，专门针对 STEM 学科。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来实现显著更好的结果：Mathstral 7B 在 MATH 上取得 68.37% 的得分，在 64 个候选者中使用多数投票，并使用强奖励模型取得 74.59% 的得分。