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Order Doesn't Matter, But Reasoning Does: Sequence-Centric Augmentation for Training Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种数据增强框架，通过打乱前提顺序和构建有向无环图，提升大型语言模型的推理性能和逻辑理解能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种数据增强框架，旨在提升大型语言模型的推理性能和逻辑理解能力。
- 研究解决了大型语言模型在推理顺序变化中的困难，限制了其逻辑理解能力。
- 框架基于逻辑推理可交换性，通过随机打乱独立前提和构建有向无环图（DAG）来优化推理步骤顺序。
- 实验结果表明，该方法显著提高了大型语言模型的推理表现和适应多样逻辑结构的能力。
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