大型语言模型在数学推理的基准测试中成绩出色，但在问题稍作改变时易出错。为探究此，作者设计了评估基准GSM-Plus，对25个LLMs进行评测。该基准受Polya原则启发，从数值变化、算术变化、问题理解、干扰项插入、批判性思维五个方面构建，基于GSM8K生成包含10,552个问题变体的数据集。实验发现，LLMs在GSM-Plus上表现困难，任务特定优化能提高下游任务准确性，面对某些扰动时性能下降，组合提示方法Comp有一定效果但仍有差距。与其他数据集相比，GSM-Plus覆盖面全且质量高。通过多种评测分析，发现LLMs在数学推理的鲁棒性上有待提高，期待未来有更多研究促进其发展。
