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Learning Like Humans: Enhancing Reasoning Capabilities of Large Language Models through Adaptive Difficulty Curriculum Learning and Expert-Guided Self-Reformulation
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内容提要
本研究提出了自适应难度课程学习和专家指导自我改写两种策略，以提升大型语言模型在复杂问题上的推理能力。实验结果显示，这些策略显著改善了模型在数学推理基准上的表现。
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关键要点
- 本研究提出了自适应难度课程学习和专家指导自我改写两种策略。
- 自适应难度课程学习通过动态调整问题难度来提升模型的推理能力。
- 专家指导自我改写促进模型在自身概念框架内理解专家解决方案。
- 实验结果显示，这些策略显著改善了模型在复杂数学推理基准上的表现。
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