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DocMath-Eval：评估 LLMs 在理解带表格数据的长文档中的数值推理能力
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了一个名为DocMath-Eval的综合基准测试，用于评估金融文件中包含文本和表格的LLMs的数值推理和问题解决能力。研究发现，最好的系统在简单问题上表现良好，但在复杂问题上落后于人类专家。该基准测试将在指定的网址上发布。
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关键要点
- 该论文介绍了DocMath-Eval，这是一个用于评估金融文件中LLMs的数值推理和问题解决能力的基准测试。
- 研究评估了19个LLMs在DocMath-Eval中的表现，并采用不同的提示策略。
- 尽管GPT-4在简单问题上表现良好，但在复杂问题上落后于人类专家。
- DocMath-Eval被认为是评估LLMs在专家领域解决数值推理问题能力的有价值基准测试。
- 该基准测试和代码将在指定网址上发布。
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