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通过随机变量基准测试大型语言模型
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内容提要
本研究提出RV-Bench框架，通过随机变量问题评估大型语言模型在数学推理中的表现，实验结果显示当前LLMs在复杂数学推理方面仍存在挑战。
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关键要点
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本研究解决了大型语言模型（LLMs）在数学推理中的评估问题。
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指出了现有基准测试的可靠性缺陷。
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提出了RV-Bench框架，通过随机变量问题提供更可靠的评估手段。
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确保模型理解原始问题的解决过程。
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实验结果显示，当前LLMs在复杂数学推理方面仍面临挑战。
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RV-Bench的设计为评估LLMs的真实能力提供了新视角。
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