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Less is More: New Discoveries in Reasoning
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内容提要
本研究揭示了大型语言模型的复杂推理能力，提出LIMO模型在仅使用817个样本的情况下，在数学推理中取得了57.1%和94.8%的准确率。这表明少量高效示例能够有效激发模型的推理能力。
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关键要点
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本研究揭示了大型语言模型的复杂推理能力的新理解。
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挑战了传统观点，认为复杂的推理任务需大量的训练数据。
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提出的LIMO模型仅凭817个样本，实现数学推理的显著性能。
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在AIME和MATH测试中，LIMO模型分别达到57.1%和94.8%的准确率。
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发现少量高效的示例可以有效激发模型的推理能力，具有重要的理论与实践意义。
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