LIMO（Less Is More for Reasoning）是上海交通大学研究团队提出的高效推理方法，通过极少量高质量的训练样本激活大语言模型（LLM）的复杂推理能力。核心假设是在预训练阶段已经具备丰富知识基础的模型中，复杂的推理能力可以通过少量但精心设计的训练样本被有效激活。 LIMO仅使用817个训练样本，在多个数学推理基准测试中取得显著的性能提升。

LIMO – 上海交大推出的高效推理方法，仅需817条训练样本 第1张
（图片来源网络，侵删）
LIMO – 上海交大推出的高效推理方法，仅需817条训练样本 第2张
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