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MetaGPT: 使用模型专属任务算法合并大型语言模型
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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
通过对高质量合成数据的微调，大型语言模型在多步推理任务上表现出色。实验结果显示，模型在三个测试数据集上的零样本一次通过率@1为0.44，并具有一定的泛化能力。在扩展数字范围和算术难题问题的组合组件上，经过微调的模型在两个更难的任务上展现出令人鼓舞的表现，零样本一次通过率@1分别为0.33和0.35。
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关键要点
- 通过对高质量合成数据的微调，大型语言模型在多步推理任务上表现出色。
- 实验结果显示，模型在三个测试数据集上的零样本一次通过率@1为0.44。
- 模型在域外数据集上展现出一定的泛化能力。
- 针对扩展数字范围和算术难题问题的组合组件，设计了两个域外数据集。
- 经过微调的模型在两个更难的任务上表现令人鼓舞，零样本一次通过率@1分别为0.33和0.35。
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