以图灵机为师：通过微调训练让大语言模型懂执行计算过程
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内容提要
南京大学研究团队提出了一种可组装算术执行框架（CAEF），提升大型语言模型在算术问题上的表现。通过模仿图灵机，CAEF能组合已学习的运算符，简化复杂运算符的学习。实验显示，结合CAEF的LLaMA 3.1-8B模型在七种经典算术运算中几乎达到100%准确率，优于GPT-4o。该框架通过设计executor和aligner组件，实现高效算术计算。
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关键要点
- 南京大学研究团队提出可组装算术执行框架（CAEF），提升大型语言模型在算术问题上的表现。
- CAEF通过模仿图灵机，组合已学习的运算符，简化复杂运算符的学习。
- 结合CAEF的LLaMA 3.1-8B模型在七种经典算术运算中几乎达到100%准确率，优于GPT-4o。
- CAEF框架设计包括executor和aligner组件，实现高效算术计算。
- CAEF支持组合多个已学习的运算符，降低复杂运算符的学习难度。
- 实验结果显示，基于CAEF的LLaMA 3.1-8B在操作数高达100位时实现几乎100%准确率。
- CAEF设计了一种基于文本的表示系统，使LLM能够模拟图灵机执行计算。
- executor负责分步执行计算，aligner完成不同表示之间的转换。
- CAEF的设计赋予了LLM执行计算的能力，具有很高的扩展性。
- 实验评估不同运算符和位数情况下的算术准确率，CAEF表现稳定且准确率高。
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