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Bridging the Gap: Mitigating Thought Jumps to Enhance Chain-of-Thought Fine-Tuning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种思维链跃迁桥接任务，以解决大型语言模型在数学任务中因缺失中间步骤而导致的思维跃迁问题。实验结果显示，经过微调的模型在数学推理基准上的表现提升最高可达5.87%。
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关键要点
- 本研究提出了一种思维链跃迁桥接任务。
- 该任务旨在解决大型语言模型在数学任务中因缺失中间步骤而导致的思维跃迁问题。
- 思维跃迁问题影响了模型的学习和泛化能力。
- 研究通过自动检测思维跃迁并生成缺失的推理步骤，恢复思维链的完整性和连贯性。
- 实验结果显示，经过微调的模型在数学推理基准上的表现提升最高可达5.87%。
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