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　　微軟近日宣布了其新的 rStar-Math 技術，這一創(chuàng)新的推理方法可以應用于小型語言模型(SLMs)，該技術目前仍處于研究階段，相關研究論文已發(fā)布在 arXiv.org 上，由微軟、北京大學和清華大學的八位作者共同完成。

　　rStar-Math核心在于，讓小模型具備深度思考的能力，利用蒙特卡羅樹搜索，這種方法模擬人類的 “深度思考”，通過逐步細化數(shù)學問題的解決方案來幫助小型模型自我演進。

　　在測試中，rStar-Math 技術被應用于多個小型開源模型，包括微軟的 Phi-3迷你模型、阿里巴巴的 Qwen-1.5B(15億參數(shù)模型)和 Qwen-7B(70億參數(shù)模型)。測試結果顯示，所有參與的模型性能都有所提升，其中在 MATH 基準測試中，rStar-Math 甚至超越了 OpenAI OpenAI o1-preview。

　　rStar-Math除了基準測試成績亮眼，對比優(yōu)勢也十分明顯。它能顯著提升小型語言模型的推理能力，在模型規(guī)模遠小于競爭對手的情況下，超越了許多現(xiàn)有的 System 2 基線方法。它在不同類型的數(shù)學基準測試中都具有很強的泛化能力，在 Olympiad Bench、College Math 和高考數(shù)學等測試中均取得了新的領先成績。

　　微軟通過 rStar-Math 展示了小型模型的潛力，強調(diào)了高效能的方向。

　　論文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.04519