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arXiv 2501.04425cs.CL
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用于求解数学奥林匹克问题基准的端到端孟加拉语 AI:利用集成方法发挥大型语言模型的作用

End-to-End Bangla AI for Solving Math Olympiad Problem Benchmark: Leveraging Large Language Model Using Integrated Approach

Bangladesh University of Engineering and Technology(孟加拉工程技术大学)

H. M. Shadman Tabib, Jaber Ahmed Deedar

AI总结:

本文提出结合模型配置评估、数据集微调与 RAG 的集成方法,提升 LLM 在孟加拉语奥林匹克级数学问题中的多语言推理能力。

摘要:

本工作提出了一种系统性方法,用于增强大型语言模型(LLM),以应对孟加拉语 AI 数学挑战。通过评估多种 LLM 配置、使用特定数据集进行微调,以及实施检索增强生成(RAG),我们提升了模型在多语言环境中的推理精度。关键发现表明,定制化提示、数据集增强和迭代推理提高了模型处理奥林匹克级数学挑战的效率。

英文摘要:

This work introduces systematic approach for enhancing large language models (LLMs) to address Bangla AI mathematical challenges. Through the assessment of diverse LLM configurations, fine-tuning with specific datasets, and the implementation of Retrieval-Augmented Generation (RAG), we enhanced the model's reasoning precision in a multilingual setting. Crucial discoveries indicate that customized prompting, dataset augmentation, and iterative reasoning improve the model's efficiency regarding Olympiad-level mathematical challenges.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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