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赋能小型模型：利用思维链调优LLaMA和Gemma以应对乌克兰考试任务
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究针对小型语言模型在乌克兰语言和推理任务中的不足，通过高效调优LLaMA和Gemma模型，提出结合任务主题与逐步解决方案的方法，显著提升了解释性和可靠性，复杂匹配任务得分提高17.4%。
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关键要点
- 本研究针对小型语言模型在乌克兰语言和推理任务中的不足。
- 通过高效调优LLaMA和Gemma模型，提出结合任务主题与逐步解决方案的方法。
- 该方法显著提升了解释性和可靠性。
- 在复杂匹配任务中得分提高17.4%。
- 研究展示了对低资源环境中小型模型的极大潜力。
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