论文：深入探讨LLMs数学推理的局限性

近年来，LLMs在自然语言处理领域取得了显著进展，但在数学推理方面仍存在诸多局限性。尽管这些模型能够处理大量文本数据并生成复杂的语言输出，但它们在执行数学运算和逻辑推理时常常表现不佳。研究显示，LLMs在应对需要高精度的数学问题时，往往会产生错误或不一致的结果。这一现象主要源于其训练过程中的数据偏差和模型架构的限制。此外，LLMs在理解数学概念和符号时，缺乏深层次的逻辑推理能力，这导致它们在解决多步骤数学问题时较为乏力。为了克服这些局限性，研究人员正在探索将LoRA和RAG等技术与LLMs结合，以提升其数学推理能力。通过这些技术的应用，未来的LLMs有望在数学推理领域取得更好的表现。