Textbooks Are All You Need：高质量教科书级数据对小模型逻辑推理能力的提升 各位朋友，大家好。今天我想和大家分享一个我认为非常重要的研究方向，那就是如何利用高质量的教科书级别数据，来显著提升小模型的逻辑推理能力。我相信这个方向不仅在学术界，在工业界也有着非常广阔的应用前景。 我们都知道，当前大型语言模型（LLMs）在各种任务上都展现出了强大的能力，但它们往往需要巨大的计算资源和海量的数据进行训练。这使得它们在资源受限的环境下难以部署，也对模型的训练成本提出了很高的要求。另一方面，小模型虽然体积小、部署方便，但在逻辑推理能力上往往不如大型模型。 那么，有没有一种方法，能够让小模型也具备强大的逻辑推理能力，同时保持较低的计算成本呢？答案是肯定的，关键就在于训练数据的质量。我今天要讲的“Textbooks Are All You Need”这个观点，正是强调了高质量教科书级别数据的重要性。 一、逻辑推理的挑战与现有解决方案的局限性 首先，我们需要明确什么是逻辑推理。逻辑推理是指根据已有的信息，通过一定的规则和方法，推导出新的结论的过程。在自然语言处理领域，逻辑推理任务 …