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Teaching Large Language Models According to Their Aptitude: Adaptive Reasoning for Mathematical Problem Solving
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内容提要
本研究提出了TATA框架，以解决大型语言模型在数学推理中调整策略的不足。该框架使模型能够根据自身能力自适应调整推理策略，并优化训练数据选择。实验结果表明，TATA在数学推理基准测试中表现优异，显著提升了推理效率。
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关键要点
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本研究提出了TATA框架，以解决大型语言模型在数学推理中调整策略的不足。
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TATA框架使模型能够根据自身能力自适应调整推理策略。
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该框架结合基础模型感知的数据选择来定制训练数据。
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实验结果表明，TATA在六个数学推理基准测试中表现优异。
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TATA结合了链式思维和工具集成推理的优点，提高了推理效率。
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