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本文提出Reasoning CPT方法,通过在持续预训练中加入合成隐藏思维数据,显著提升大型语言模型在跨领域推理、困难问题解决和推理效率方面的表现,特别是在MMLU基准上实现了最高3.3%的整体提升和困难问题上约8%的改进。