aimo-progress-prize
国外AI工具
AI 数学 教育 模型训练 AI行业应用 AI教育应用

aimo-progress-prize

AI数学奥林匹克解决方案

这个GitHub仓库包含了训练和推理代码,用于复制我们在AI数学奥林匹克(AIMO)进展奖1中的获胜解决方案。我们的解决方案由四个主要部分组成:一个用于微调DeepSeekMath-Base 7B以使用工具集成推理(TIR)解决数学问题的配方;两个约100万个数学问题和解决方案的高质量训练数据集;一个自洽解码算法,用于生成具有代码执行反馈的解决方案候选项(SC-TIR);四个来自AMC、AIME和

关键字:
  • 工具介绍
  • 平替软件
    • aimo-progress-prize简介概述

      这个GitHub仓库包含了训练和推理代码,用于复制我们在AI数学奥林匹克(AIMO)进展奖1中的获胜解决方案。我们的解决方案由四个主要部分组成:一个用于微调DeepSeekMath-Base 7B以使用工具集成推理(TIR)解决数学问题的配方;两个约100万个数学问题和解决方案的高质量训练数据集;一个自洽解码算法,用于生成具有代码执行反馈的解决方案候选项(SC-TIR);四个来自AMC、AIME和MATH的精心选择的验证集,以指导模型选择并避免对公共排行榜的过拟合。

      需求人群:

      "该产品适用于数学和计算机科学领域的研究人员和学生,特别是那些对AI在解决复杂数学问题中的应用感兴趣的人。它可以帮助他们理解如何使用深度学习模型来提高解决数学问题的能力。"

      使用场景示例:

      研究人员使用该模型来提高解决数学竞赛问题的能力。

      学生利用该模型来学习和理解复杂的数学概念。

      教育工作者使用该模型作为教学辅助工具,帮助学生掌握数学问题解决技巧。

      产品特色:

      微调DeepSeekMath-Base 7B模型以解决数学问题

      使用两个高质量的数学问题和解决方案数据集进行训练

      自洽解码算法生成解决方案候选项

      使用来自AMC、AIME和MATH的验证集指导模型选择

      使用开源库TRL、PyTorch、vLLM和DeepSpeed训练模型

      模型训练分为两个阶段:CoT训练和TIR训练

      使用教程:

      1. 创建Python虚拟环境并激活。

      2. 安装特定版本的PyTorch以确保可重复性。

      3. 安装其他必要的包依赖。

      4. 安装Flash Attention 2。

      5. 登录Hugging Face账户。

      6. 安装Git LFS以推送模型到Hugging Face Hub。

      7. 根据MuMath-Code配方进行两阶段训练:CoT训练和TIR训练。

      8. 训练完成后,使用AutoGPTQ进行模型的8位量化(可选)。

    © 版权声明:除另有声明外,本站所有内容版权均归卓商AI工具网址导航及原创作者所有,未经允许,任何个人、媒体、网站、团体不得转载或以其他方式抄袭发布本站内容,或在非本站所属服务器上建立镜像,否则我们将保留依法追究相关法律责任的权利。
    当前AI工具AI软件本站不保证其完整性、准确性、合法性、安全性和可用性,用户使用所产生的一切后果自行承担;内容来自网络收集,如有侵犯您的相关权利,请联系我们纠正、删除。
    NuminaMath

    上一个

    NuminaMath

    下一个

    Numina Math 7B
    Numina Math 7B
    相关AI工具集
    卓商AI
    卓商AI

    AI爱好者的一站式人工智能AI工具箱,累计收录全球10,000⁺好用的AI工具软件和网站,方便您更便捷的探索前沿的AI技术。本站持续更新好的AI应用,力争做全球排名前三的AI网址导航网站,欢迎您成为我们的一员。