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FOL-Pretraining: A Complexity Annotated Corpus of First-Order Logic
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内容提要
本研究提出了一种复杂度注释的第一阶逻辑推理数据集，旨在提升大语言模型对复杂算法的理解能力。该数据集包含35亿个标记，促进对模型学习符号推理过程的深入研究，增强算法能力的透明性。
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关键要点
- 本研究提出了一种大规模的复杂度注释的第一阶逻辑推理数据集，旨在提升大语言模型对复杂算法的理解能力。
- 该数据集包含35亿个标记，提供了可扩展的工具，促进对大语言模型学习符号推理过程的深入研究。
- 研究旨在推动对现代模型算法能力的透明与针对性的调查，解决现有大语言模型在理解和执行复杂算法方面的不足。
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