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Rethinking the Generation of High-Quality CoT Data from the Perspective of LLM-Adaptive Question Difficulty Grading
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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
本研究提出了一种新方法，通过自适应问题难度生成高质量链式思维（CoT）数据，以解决大型语言模型在复杂任务中的推理能力不均衡问题。该方法显著降低了数据生成成本，提高了模型微调效率，并在数学竞赛和代码生成领域验证了其有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，通过自适应问题难度生成高质量链式思维（CoT）数据。
- 该方法旨在解决大型语言模型在复杂任务中的推理能力不均衡问题。
- 通过建立自适应问答数据库并进行分布采样，显著降低了数据生成成本。
- 提高了模型的监督微调效率。
- 在数学竞赛和代码生成领域验证了该方法的有效性和广泛适用性。
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