通过结合教育课程评估语言模型的数学推理能力
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文研究了语言模型在数学能力方面的评估，特别是其识别数学技能和概念的能力。研究贡献了两个数据集，揭示了语言模型在关联数学题与标准时的不足，以及生成不完全符合标准的问题。本研究的关键发现是，语言模型在映射问题与教育标准时表现出显著的差距，对今后教育技术的发展具有重要影响。
这篇文章介绍了一种评估语言模型数学能力的新方法，通过研究它们是否能够辨别数学内容所激发的技能和概念。研究人员创建了两个数据集，一个包括数学技能和概念的描述，另一个包含带有这些标签的问题。他们发现语言模型在标记和验证与问题相关的标准方面存在困难，预测的标签与真实标签接近但有细微差异。此外，语言模型生成的问题与提示中描述的标准不完全一致。最后，研究人员使用数学标准对问题进行分类，以更好地理解为何某些问题对模型而言更难解决。
