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由大到小：利用弱监督提炼和提高数学词问题的数学专业知识
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为“Distilling step-by-step”的新机制，通过提取LLM rationales作为小型模型的附加监督来训练比LLM更小且表现更好的模型。该机制使用更少的标注/非标注训练样例实现更好的性能，并且使用明显更小的模型尺寸实现更好的性能。
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关键要点
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介绍了一种名为 'Distilling step-by-step' 的新机制。
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该机制通过提取 LLM rationales 作为小型模型的附加监督来训练更小且表现更好的模型。
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使用远少于 finetuning 或 distillation 所需的标注数据。
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相对于 finetuning 和 distillation，本机制使用更少的标注/非标注训练样例实现更好的性能。
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使用明显更小的模型尺寸相对于 LLMs 实现更好的性能。
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在基准任务中，仅使用 80% 的可用数据，770M T5 模型胜过 540B PaLM。
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