主要观点总结
本文关注大模型在数字理解和处理方面的能力，提出了一系列独立的数字理解和处理任务，并评估了现有大模型在数字处理能力上的局限。文章探讨了预训练技术、训练后微调和思维链在提升模型数字处理能力方面的潜力，并强调了数字处理等基础能力在推动大模型向通用人工智能发展过程中的重要性。
关键观点总结
关键观点1: 提出了一系列数字理解和处理任务
旨在评估大模型在数字处理能力方面的表现。
关键观点2: 现有大模型的数字处理局限
尤其在处理复杂任务和较长数字时存在局限。
关键观点3: 提升大模型数字处理能力的方向
包括预训练技术、训练后微调和思维链。
关键观点4: 分词器设计的重要性
较小的词汇表可能更有利于数字处理。
关键观点5: 位置编码和数字格式的重要性
有助于提升模型在数字长度泛化方面的性能。
关键观点6: 规则跟随的思维链范式的效果和挑战
在解决数字处理问题上有一定效果，但面临推理时间长、显存开销大等挑战。
关键观点7: 数字处理等基础能力的重要性
对于推动大模型向通用人工智能发展至关重要。
关键观点8: 提供的任务和数据集的意义
有助于为提升大模型的数字处理能力提供有力支持，并推动其在数学等领域的表现。
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