Climbing the Ladder of Reasoning: What LLMs Can-and Still Can't-Solve after SFT?
攀登推理的阶梯:在SFT之后,大语言模型能解决什么问题?
机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校) ; University of Wisconsin, Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) ; Allen Institute for AI(人工智能研究院)
AI总结 本文通过分析AIME24数据集,揭示了大语言模型在数学推理任务中不同难度层级的进阶要求,发现SFT对提升推理能力有限,而扩大数据规模更有效。