自述文件
Mistral AI 将 Mathstral 贡献给科学界，以支持需要复杂、多步逻辑推理的高级数学问题的研究工作。 Mathstral 的发布是他们更广泛的学术项目支持工作的一部分——它是在 Mistral AI 与 Project Numina 合作的背景下产生的。
类似于艾萨克·牛顿所处的时代，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。
基准测试
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 上以多数投票方式获得 68.37% 的分数，并在 64 个候选者中使用强大的奖励模型获得 74.59% 的分数。