微软推出 MathPrompter，这是一种提高大型语言模型在数学推理问题上性能的技术

LLM 代表大型语言模型。 LLM 是高级机器学习模型，经过训练可以理解大量文本数据以生成自然语言。 LLM 是 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）和 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）的示例。 法学硕士从大量数据（通常是数十亿或数万亿个单词）中学习，以获得对语言的全面理解。 可以对 LLM 进行微调以执行文本分类、机器翻译或回答问题等任务，从而使其高度适应不同的基于语言的应用程序。

面对算术推理问题时，法学硕士通常会给出错误的答案。 数学问题通常只有一个答案。 这使得 LLM 很难生成精确的解决方案。 据了解，LLM 目前并未表达他们对答案的信心程度，这导致缺乏信任并限制了他们的接受度。

科学家提出 MathPrompter 来解决这个问题。 它提高了 LLM 在数学问题上的表现，并增加了对预测的依赖。 MathPrompter 是一种人工智能工具，可通过提供分步答案来帮助用户解决数学问题。 它使用自然语言处理和深度学习算法来解释和理解数学问题。 然后，它会生成一个解释每个过程的分步解决方案。

来源和详细信息：
https://www.marktechpost.com/2023/03/12/microsoft-proposes-mathprompter-a-technique-that-improves-large-language-models-llms-performance-on-mathematical-reasoning-problems/