大型语言模型推理引擎：增强数学推理的专业训练

本研究解决了大型语言模型在数学推理任务中的不足，通过引入问题释义策略来丰富数学问题的语言形式，从而提高模型的泛化能力。此外，采用专业化训练目标来提升模型对数学概念和推理过程的理解。实验结果表明，该方法显著提升了模型在数学推理任务上的表现，具有重要的现实应用潜力。