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English(EN) Show Your Work in Swahili: Reinforcement Learning for Native-Language Mathematical Reasoning

新AI模型Fikiria提升斯瓦希里语数学推理能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了Fikiria，一种新颖的两阶段方法，使用监督微调（SFT）和策略梯度方法（GRPO）来增强斯瓦希里语的数学推理能力。该方法包含一个奖励函数，该函数平衡了答案的准确性以及推理过程与母语参考的表面一致性。Fikiria-AfriqueQwen-14B在从GSM8K翻译并使用SSA-COMET过滤的数据集上进行训练，在AfriMGSM斯瓦希里语基准测试中达到了79.2%的准确率。尽管GPT-4o在相同的严格提示条件下达到了68.0%，但在小规模人类评估中更受青睐，尽管由于提示策略不同，其性能无法直接比较。 AI

影响 这项研究展示了一种提高低资源语言AI数学推理能力的方法，有可能使更广泛的AI工具的访问成为可能。

排序理由 该集群描述了一篇关于新AI模型和母语数学推理方法论的新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jessica Lundin, Katherine Rosenfeld, David Adelani, Geoffrey Mosoti Nyakiongora, Halfan Ngowo, Sloan Coffin, Ralph Abboud, Guillaume Chabot-Couture ·

    用斯瓦希里语展示你的工作：用于母语数学推理的强化学习

    arXiv:2611.16104v1 Announce Type: cross Abstract: We present Fikiria, a two-stage SFT+GRPO recipe for Swahili mathematical reasoning. Its reward multiplies a format gate by a weighted sum of answer accuracy and the ChrF\texttt{++} similarity of the Swahili reasoning to an in-lang…

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