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EasyMath：一种针对小型语言模型的零-shot数学基准
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究推出基准EasyMath，旨在提升小型语言模型的数学推理能力，涵盖十三类问题。测试结果表明，模型规模和训练程度均能提高准确性，链式思维有助于提升表现，而一致性在模型规模增大时显著改善。
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关键要点
- 本研究推出基准EasyMath，旨在提升小型语言模型的数学推理能力。
- EasyMath涵盖十三个类别的问题，包括基本算术和代数表达式。
- 该基准填补了现有基准的空白。
- 通过对23个模型进行零-shot测试，发现模型的准确性随模型规模与训练而提升。
- 链式思维虽然有一定增益，但整体一致性在模型规模增大时显著改善。
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