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SuperCLUE-Math6: 适用于中文语言模型的分级多步数学推理基准测试
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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
介绍了SC-Math6基准数据集，用于评估中文语言模型的数学推理能力。数据集包含2000多个多步推理的数学问题和自然语言解决方案。实验结果显示，GPT-4等顶级模型在推理能力上表现出优异性能。SC-Math6填补了中文数学推理基准的空白，提供了全面的测试平台。
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关键要点
- 引入了SuperCLUE-Math6（SC-Math6）基准数据集，用于评估中文语言模型的数学推理能力。
- SC-Math6是GSM8K数据集的升级版，具有增强的难度、多样性和应用范围。
- 数据集包含2000多个需要多步推理并提供自然语言解决方案的数学问题。
- 提出了一种创新方案来量化大模型的推理能力，基于其在不同推理步骤问题上的表现。
- 实验表明，12个代表性中文模型的推理水平存在明显的分层，顶级模型如GPT-4表现优异。
- SC-Math6填补了中文数学推理基准的空白，提供了全面的测试平台。
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