自述文件
Mistral AI 正在向科学界贡献 Mathstral，以加强在需要复杂、多步骤逻辑推理的高级数学问题上的工作。Mathstral 的发布是他们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。
就像艾萨克·牛顿在他那个时代一样，Mathstral 站在 Mistral 7B 的肩膀上，专注于 STEM 学科。它在其规模类别中，在各种行业标准基准测试中实现了最先进的推理能力。
基准
Mathstral 可以通过更多的推理时间计算获得明显更好的结果：Mathstral 7B 在 MATH 上的得分为 68.37%（采用多数投票），在 64 个候选者中使用强大的奖励模型得分为 74.59%。