使用场景
解决复杂的数学问题，如比较两个小数的大小
生成解决编程问题的Python代码
进行多步骤的推理任务，逐步解决问题
产品特色
支持数学问题的推理和解答，能够以LaTex格式输出答案
提供编程任务的代码生成能力，支持Python语言
采用模仿学习方法，具备良好的推理模式学习能力
支持多种推理动作，如评估、推进、验证等，以逐步解决问题
适用于复杂问题的分步推理和解决方案生成
提供详细的推理过程记录，便于理解和验证
支持大规模数据集的训练和优化，提升模型的推理能力
使用教程
1. 准备问题：将需要解决的数学问题或编程任务整理成文本格式。
2. 使用系统提示：根据问题类型选择合适的系统提示，如数学问题提示或编程问题提示。
3. 输入问题：将问题和系统提示一起输入模型。
4. 获取结果：模型将生成详细的推理过程和解决方案。
5. 验证答案：检查模型生成的答案是否准确，并根据需要进行调整。
