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针对金融文档的问答的较小语言模型的微调
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于大型语言模型的方法，用于回答复杂问题中的数字推理。该方法使用新颖的零样本提示，通过编码到程序中执行，显著提高了准确性。实验证明零样本提示在领域特定数值推理中具有巨大潜力。
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关键要点
- 提出了一种基于大型语言模型的方法，用于回答复杂问题中的多跳数字推理。
- 该方法使用新颖的零样本提示，将推理编码到Python程序或领域特定语言中。
- 通过程序解释器执行生成的程序，克服了大型语言模型在算术计算中的局限性。
- 在三个财务数据集上评估了该方法，并与各种零样本基准进行比较。
- 实验结果显示，该方法显著提高了大型语言模型的准确性。
- 对结果进行了详细分析，生成了支持发现的洞察。
- 成功证明了零样本提示在提取复杂领域特定数值推理中的巨大潜力。
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