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原標題：ACL 2024 | 對25個開閉源模型數(shù)學(xué)評測，GPT-3.5-Turbo才勉強及格
關(guān)鍵字：問題,騰訊,數(shù)學(xué),變體,性能
文章來源：機器之心
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內(nèi)容摘要：

AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年，機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容，覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室，有效促進了學(xué)術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文作者來自香港大學(xué)和騰訊。作者列表：李沁桐，Leyang Cui，趙學(xué)亮，孔令鵬，Wei Bi。其中，第一作者李沁桐是香港大學(xué)自然語言處理實驗室的博士生，研究方向涉及自然語言生成和文本推理，與博士生趙學(xué)亮共同師從孔令鵬教授。Leyang Cui 和 Wei Bi 是騰訊高級研究員。
前言
大型語言模型（LLMs）在解決問題方面的非凡能力日益顯現(xiàn)。最近，一個值得關(guān)注的現(xiàn)象是，這些模型在多項數(shù)學(xué)推理的基準測試中獲得了驚人的成績。以 GPT-4 為例，在高難度小學(xué)應(yīng)用題測試集 GSM8K [1] 中表現(xiàn)優(yōu)異，準確率高達 90% 以上。同時，許多開源模型也展現(xiàn)出了不俗的實力，準確率超過 80%。
然而在使用中我們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)，當數(shù)學(xué)問題稍作改變時，LLMs 可能會出現(xiàn)

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