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通过混合思维提炼，提高小型语言模型的数学推理能力
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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
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展。为了解决资源受限环境中的挑战，提出了一种双重方法：将LLMs的自我评价能力提取到SLMs中，采用综合的蒸馏过程。实验表明，该方法显著提高了蒸馏SLMs的性能。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展。
- LLMs的规模和计算需求使其在资源受限环境中部署面临挑战。
- 提出了一种双重方法：将LLMs的自我评价能力提取到SLMs中。
- 采用综合的蒸馏过程，结合多种链式思维和自我评价范式。
- 实验表明，该方法显著提高了蒸馏SLMs的性能。
- 该方法为开发与人类认知更接近的较小模型指明了方向。
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