IT之家1月11日消息，微软亚洲研究院旗下数学和人工智能研究团队昨日（1月10日）发布博文，针对小语言模型，设计并开发了rStar-Math技术，专门用于解决数学问题。
和微软之前推出的Phi-4不同，rStar-Math采用蒙特卡洛树搜索（MonteCarloTreeSearch）进行推理，这种方法模拟了人类逐步解决问题的思维方式，能够将复杂问题分解成更小的部分，逐步求解。
研究人员要求模型输出自然语言描述和Python代码形式的“思维链”步骤，并将自然语言作为Python代码注释，仅使用Python代码输出训练模型。
研究人员训练了一个“策略模型”生成数学推理步骤，并使用“过程偏好模型”（PPM）选择最有希望的解题步骤。这两个模型通过四轮“自我进化”互相改进，不断提升性能。
研究人员使用了74万道公开的数学应用题及其解答作为初始数据，并利用上述两个模型生成了新的解题步骤。
测试结果显示，应用rStar-Math技术后，Qwen2.5-Math-7B模型的准确率从58.8%跃升至90.0%，将Phi3-mini-3.8B从41.4%提升到86.4%，分别比OpenAI的o1-preview模型高4.5%和0.9%。
研究团队已在HuggingFace上宣布，计划将rStar-Math的代码和数据在GitHub上公开，方便其他研究者使用和改进。
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