本文提出RM-PoT框架，旨在提升大型语言模型在复杂数字推理任务中的表现。该框架通过重构问题、代码辅助推理和少量样本学习，显著提高了解题的准确性和鲁棒性。研究表明，问题表述的微小变化会影响解答效果。

本研究探讨了多语言模型在数字推理中的能力，发现FlanT5和GPT-3.5在此方面表现优异。研究提出了一种新方法，通过锚定数字来提升语言模型的数字推理能力，实验结果显示显著改善。

本文提出了一种新方法，通过锚定数字来增强预训练语言模型的数字推理能力。实验结果表明，该方法在数字理解和推理任务上，特别是在DROP数据集和数学问题上，显著提升了模型表现。研究还探讨了不同的数字嵌入方法和模型架构，以提高数字处理的准确性和效率。

本文介绍了一种新方法，利用锚定数字来激发和利用预先训练的语言模型中的数字推理知识。通过在复杂的数字上应用简单的锚定数字隐含的推理表达式，可以明确得到相应的答案，并提高语言模型的数字推理能力。实验结果表明，该方法显著提高了现有语言模型的数字推理能力。