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Trace of Thought Prompt: Research on Prompt-based Knowledge Distillation through Problem Decomposition
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内容提要
本研究提出了一种“思维痕迹提示”方法，旨在提升小型语言模型在算术推理中的能力，减少对大型模型的依赖。研究结果表明，该方法使小型模型的性能提升可达125%，展示了开源模型的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种“思维痕迹提示”方法，旨在提升小型语言模型在算术推理中的能力。
- 该方法通过指导语言模型生成可观察的子问题，显著提升了算术推理能力。
- 研究结果表明，小型语言模型的性能提升可达125%。
- 该研究展示了开源模型在人工智能研究中的潜力，减少了对大型模型的依赖。
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