Steiner-32b-preview
Steiner 是由 Yichao 'Peak' Ji 开发的推理模型系列，专注于通过强化学习在合成数据上训练，能够在推理时探索多种路径并自主验证或回溯。该模型的目标是复现 OpenAI o1 的推理能力，并验证推理时的扩展曲线。Steiner-preview 是一个正在进行中的项目，其开源目的是为了分享知识并获取更多真实用户的反馈。尽管该模型在某些基准测试中表现出色，但尚未完全实现 OpenAI o1 的推理扩展能力，因此仍处于开发阶段。
产品详情
Steiner 是一个基于合成数据训练的推理模型，旨在探索多种推理路径并自主验证。
主要功能
使用教程
使用示例
在 GPQA Diamond 基准测试中，Steiner 在多个子领域（如量子力学、分子生物学）表现出较高的准确性，证明了其在特定学科领域的推理能力。
用户可以通过 vLLM 部署 Steiner，仅需添加特定参数即可进行推理请求，例如在对话中输入问题并获取推理结果。
Steiner 可以在没有多轮对话数据的情况下进行推理，但不推荐用于多轮对话场景，适合单轮推理任务。
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