Papers with Code · CC BY-SA 4.0

MAWPS

아카이브 평가 25건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
OpenMath-CodeLlama-70B (w/ code)	Accuracy (%) 95.7	OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset 2024-02-15	코드 1
MsAT-DeductReasoner	Accuracy (%) 94.3	Learning Multi-Step Reasoning by Solving Arithmetic Tasks 2023-06-02	코드 1
ATHENA (roberta-large)	Accuracy (%) 93	ATHENA: Mathematical Reasoning with Thought Expansion 2023-11-02	코드 1
Multi-view	Accuracy (%) 92.3	Multi-View Reasoning: Consistent Contrastive Learning for Math Word Problem 2022-10-21	코드 1
Exp-Tree	Accuracy (%) 92.3	An Expression Tree Decoding Strategy for Mathematical Equation Generation 2023-10-14	코드 1
ATHENA (roberta-base)	Accuracy (%) 92.2	ATHENA: Mathematical Reasoning with Thought Expansion 2023-11-02	코드 1
Roberta-DeductReasoner	Accuracy (%) 92	Learning to Reason Deductively: Math Word Problem Solving as Complex Relation Extraction 2022-03-19	코드 1
DeBERTa (PM + VM)	Accuracy (%) 91.0	Math Word Problem Solving by Generating Linguistic Variants of Problem Statements 2023-06-24	코드 1
EPT	Accuracy (%) 88.7	EPT-X: An Expression-Pointer Transformer model that generates eXplanations for numbers 논문 날짜 미기재	코드 1
Graph2Tree with RoBERTa	Accuracy (%) 88.7	Are NLP Models really able to Solve Simple Math Word Problems? 2021-03-12	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
GTS with RoBERTa	Accuracy (%) 88.5	Are NLP Models really able to Solve Simple Math Word Problems? 2021-03-12	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
GEO	Accuracy (%) 85.1	Generating Equation by Utilizing Operators : GEO model 2020-12-01	연결 없음
EPT-X	Accuracy (%) 84.57	EPT-X: An Expression-Pointer Transformer model that generates eXplanations for numbers 논문 날짜 미기재	코드 1
EPT	Accuracy (%) 84.51	Point to the Expression: Solving Algebraic Word Problems using the Expression-Pointer Transformer Model 논문 날짜 미기재	코드 1
Graph2Tree	Accuracy (%) 83.7	Graph-to-Tree Learning for Solving Math Word Problems 2020-07-01	코드 1
LLaMA 2-Chat	Accuracy (%) 82.4	Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 2023-07-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19
GPT-3.5 turbo (175B)	Accuracy (%) 80.3	Math Word Problem Solving by Generating Linguistic Variants of Problem Statements 2023-06-24	코드 1
Toolformer	Accuracy (%) 44.0	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
GPT-3 (175B)	Accuracy (%) 19.8	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
Toolformer (disabled)	Accuracy (%) 15.0	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
GPT-J	Accuracy (%) 9.9	Math Word Problem Solving by Generating Linguistic Variants of Problem Statements 2023-06-24	코드 1
GPT-J + CC	Accuracy (%) 9.3	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
OPT (66B)	Accuracy (%) 7.9	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
GPT-3 text-curie-001 (13B)	Accuracy (%) 4.09	Math Word Problem Solving by Generating Linguistic Variants of Problem Statements 2023-06-24	코드 1
GPT-3 text-babbage-001 (6.7B)	Accuracy (%) 2.76	Math Word Problem Solving by Generating Linguistic Variants of Problem Statements 2023-06-24	코드 1