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大语言模型能否学习形式逻辑？一种数据驱动的训练与评估框架
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型（LLM）的逻辑推理能力，提出了一种新的数据增强方法以训练传统逻辑证明。结果表明，LLM在短证明中表现良好，但在复杂证明时能力下降。模板转化显著提高了模型的准确性，适用于不同规模的模型。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLM）的逻辑推理能力。
- 提出了一种新的数据增强方法以训练传统逻辑证明。
- 研究发现LLM在短证明中的推理能力较强，但在复杂证明时能力下降。
- 模板转化显著提高了模型的准确性。
- 该方法适用于不同规模的模型。
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