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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。

#AI
#教育
#数学
#模型训练
定价: 免费
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产品详情

AI数学奥林匹克解决方案

主要功能

1
微调DeepSeekMath-Base 7B模型以解决数学问题
2
使用两个高质量的数学问题和解决方案数据集进行训练
3
自洽解码算法生成解决方案候选项
4
使用来自AMC、AIME和MATH的验证集指导模型选择
5
使用开源库TRL、PyTorch、vLLM和DeepSpeed训练模型
6
模型训练分为两个阶段:CoT训练和TIR训练

使用教程

1
1. 创建Python虚拟环境并激活。
2
2. 安装特定版本的PyTorch以确保可重复性。
3
3. 安装其他必要的包依赖。
4
4. 安装Flash Attention 2。
5
5. 登录Hugging Face账户。
6
6. 安装Git LFS以推送模型到Hugging Face Hub。
7
7. 根据MuMath-Code配方进行两阶段训练:CoT训练和TIR训练。
8
8. 训练完成后,使用AutoGPTQ进行模型的8位量化(可选)。

使用示例

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。

快速访问

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