QWEN2.5-MATH TECHNICAL REPORT: TOWARD MATHEMATICAL EXPERT MODEL VIA SELFIMPROVEMENT

已于 2024-11-26 17:22:49 修改
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分类专栏： LLM Daily Technical Report 文章标签： 语言模型 人工智能
于 2024-11-23 09:45:00 首次发布
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本文是LLM系列文章，针对《QWEN2.5-MATH TECHNICAL REPORT: TOWARD MATHEMATICAL EXPERT MODEL VIA SELFIMPROVEMENT》的翻译。

QWEN2.5-MATH技术报告：通过自我完善迈向数学专家模型

摘要

在本报告中，我们提出了一系列数学专用的大型语言模型：Qwen2.5-Math 和 Qwen2.5-Math-Instruct-1.5B/7B/72B。 Qwen2.5系列的核心创新在于将自我提升的理念融入到从训练前、训练后到推理的整个流程中：（1）在训练前阶段，Qwen2-Math-Instruct用于生成大规模、高质量的数学数据。 （2）在训练后阶段，我们通过对 Qwen2-Math-Instruct 进行大量采样来开发奖励模型（RM）。然后将该 RM 应用于监督微调 (SFT) 中的数据迭代演化。有了更强大的SFT模型，就可以迭代地训练和更新RM，进而指导下一轮SFT数据迭代。在最终的 SFT 模型上，我们采用终极 RM 进行强化学习，从而产生了 Qwen2.5-Math-Instruct。 (3)此外，在推理阶段，使用RM来指导采样，优化模型的性能。 Qwen2.5-Math-Instruct支持中文和英文，并具备先进的数学推理能力，包括思想链（CoT）和工具集成推理（TIR）。我们在 GSM8K、MATH、GaoKao、AMC23 和 AIME24 等 10 个中英文数学数据集上评估我们的模型，涵盖了从小学水平到数学竞赛问题的一系列困难。旗舰模型 Qwen2.5-Math-72B-Instruct 的性能显着优于开源模型和领先的闭源模型（例如 GPT4o、Gemini Math-Specialized 1.5 Pro）。尤其是在充满挑战的AMC 2023中，在RM的协助下，Qwen2.5-Math-72B-Instruct成功解决了几乎所有问题。 Qwen2.5-Math-7B-Instruct 在性能上超越了 Qwen2-Math-Instruct 72B。在 CoT 和 TIR

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Qwen2.5-VL Technical Report
c_cpp_csharp的专栏
02-26 328
我们推出Qwen2.5-VL，这是Qwen视觉语言系列的最新旗舰模型，它在基础功能和创新功能方面都取得了重大进展。Qwen2.5-VL通过增强的视觉识别、精确的对象定位、强大的文档解析和长视频理解，在理解和与世界互动方面实现了重大飞跃。Qwen2.5-VL的一个突出特征是它能够使用边界框或点准确定位对象。它提供了从发票、表单和表格中提取强大的结构化数据，以及对图表、示意图和布局的详细分析。
阿里发布QWEN2.5技术报告：构建数学专家
大模型任我行的博客
09-27 1545
如何提升大语言模型（LLM）在算术和数学问题上的推理能力？论文开发了一系列数学专用的大型语言模型Qwen2.5-Math，并通过自改进技术显著提升了这些模型在数学问题解决上的性能。
【论文解读】Qwen2.5 技术报告，非常详细收藏我这一篇就够了
2401_85390073的博客
12-26 4986
专家混合（Mixture-of-Experts，MoE） 是一种神经网络架构，其中包含多个 专家子网络（即“专家”），每个专家都擅长处理特定类型的数据或任务。一个 路由器（路由机制） 确定每个输入应由哪些专家来处理。MoE的优势：计算效率：虽然整体参数量很大，但每次推理时只激活部分专家，因此计算成本并未线性增长，提高了 计算效率。能力专长：不同的专家可以 专注于不同的任务或数据类型，提升模型在多样化任务上的性能。可扩展性：MoE架构可以轻松增加专家数量，从而在不显著增加计算成本的情况下提升模型容量。
Qwen2.5技术报告解读：Qwen2.5 Technical Report
最新发布
2301_79601111的博客
10-19 1355
Qwen2.5技术报告解读，自留使用，欢迎交流。
Qwen 2.5 技术报告解读
十一月廿七风雨大作
02-26 5199
论文介绍了Qwen2.5系列 LLM，该系列在预训练和后训练阶段均有显著改进。预训练数据集扩展至18万亿个token，为常识、专业知识和推理能力奠定坚实基础。后训练采用监督微调和多阶段强化学习，增强人类偏好和长文本生成、结构数据分析和指令跟踪能力。
【论文解读】Qwen2.5 技术报告
强化学习曾小健
12-25 1334
专家混合（Mixture-of-Experts，MoE） 是一种神经网络架构，其中包含多个 专家子网络（即“专家”），每个专家都擅长处理特定类型的数据或任务。一个 路由器（路由机制） 确定每个输入应由哪些专家来处理。
再读Qwen2.5 Technical Report
CV_Autobot的博客
04-02 502
具体来说，我们的缩放定律有助于确定关键的训练参数，如不同规模的密集模型和MoE模型的批量大小B和学习率μ。我们的实验涵盖了广泛的架构，包括参数规模从4400万到140亿的密集模型，以及激活参数从4400万到10亿的MoE模型，在规模从8亿到600亿词元的数据集上进行训练。这种筛选方法相较于我们之前用于Qwen2的方法有了重大改进，因为Qwen2在更大的多语言语料库上进行了扩展预训练，其增强的能力能够实现更细致的质量评估，从而在多种语言中更好地保留高质量训练数据，并更有效地过滤掉低质量样本。
阿里云的Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math专有模型怎么样？
wxl01235的博客
10-10 3779
阿里云发布和。新的模型在指令跟随、生成长文本（超过 8K Tokens）、理解结构化数据（如表格）以及生成结构化输出（尤其是 JSON 格式）方面取得了显著进步。Qwen2.5 模型更能适应不同的系统提示，提升了角色扮演和条件设定的能力。与 Qwen2 类似，Qwen2.5 支持Tokens，最大可生成Tokens，且支持种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。来自不同基准的指令调优版本的全面结果，评估了模型能力和人类偏好。继。
Qwen2.5-0.5B
03-13
标题中的"Qwen2.5-0.5B"很可能是指向一个特定的大型语言模型版本。在这个上下文中，"Qwen"可能是一个组织或者团队开发的语言模型系列名称，而"2.5-0.5B"则可能代表该模型的版本号和规模。通常来说，后缀的数字会表示...
阿里发布QWEN2.5技术报告：构建代码专家
大模型任我行的博客
09-27 1225
如何构建和优化大规模预训练模型以在编码任务中达到顶尖性能？论文提出了Qwen2.5-Coder系列模型，通过广泛的预训练和微调，使其在编码任务中表现卓越，同时开源了这些模型以促进相关领域的研究和创新。
Qwen2.5 Technical Report
c_cpp_csharp的专栏
01-01 815
在本报告中，我们将介绍Qwen2.5，这是一系列旨在满足不同需求的大型语言模型（LLM）。与之前的迭代相比，Qwen 2.5在预训练和后训练阶段都得到了显著改进。在预训练方面，我们已经将高质量的预训练数据集从之前的7万亿个token扩展到18万亿个token。这为常识、专家知识和推理能力提供了坚实的基础。在后训练方面，我们使用超过100万个样本实施了复杂的监督微调，以及多阶段强化学习，包括离线学习DPO和在线学习GRPO。训练后技术显著增强了人类的偏好，并显著改善了长文本生成、结构数据分析和指令遵循。
【论文阅读】Qwen2.5-VL Technical Report
让算法融入生活，改变生活！
06-14 1306
本文提出了一种名为Qwen2.5-VL的视觉语言模型系列，该模型在多模态理解和交互方面取得了显著进展。其增强的视觉识别能力、对象定位能力、文档解析能力和长视频理解能力使其在静态和动态任务中表现出色。此外，它具有原生的动态分辨率处理和绝对时间编码功能，可以高效地处理各种输入，并通过减少计算开销而不牺牲分辨率精度来降低计算负担。Qwen2.5-VL适用于从边缘AI到高性能计算的各种应用。
Qwen2.5-Math 技术报告：通过自我改进实现数学专家模型
yorkhunter的博客
10-26 1488
24年9月来自阿里的论文“Qwen2.5-Math Technical Report: Toward Mathematical Expert Model Via Self- Improvement ”。
Qwen2.5-VL Technical Report 论文翻译和理解
lovep1的博客
04-13 1825
1、Qwen2.5-VL是QwenVL的最新模型，在视觉识别、精准目标定位、稳健文档解析以及长视频理解等方面实现了重大突破 2、引入了动态分辨率处理和绝对时间编码，使其能够处理不同尺寸的图像以及长达数小时的视频，并实现秒级事件定位 3、数据集上建立了一个自动化filter的流程，使得模型能够获取高质量数据 4、在现实世界场景（如操作计算机和移动设备）中具备推理、工具使用和任务执行能力。可在不同领域实现强大的zero-shot泛化能力
Qwen2.5-Coder 技术报告详细解读
zenRRan的博客
09-21 6869
知乎：Xode链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/7211894990. 前文1. 模型架构2. Tokenizer3. 预训练3.1 数据3.2 训练4. Post-Training4.1 数据4.2 训练5. 去除数据集污染6. 评估7. 总结[!tip]这不是技术报告的翻译，全文人工撰写这只是个人的解读，如果有问题欢迎探讨笔者能力有限，全文可能难以深入到特别细节的...
LLMs之Qwen-2：《Qwen2.5 Technical Report》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-27 2814
​ LLMs之Qwen-2：《Qwen2.5 Technical Report》翻译与解读 目录 《Qwen2.5 Technical Report》翻译与解读 Abstract 1 Introduction Conclusion 《Qwen2.5 Technical Report》翻译与解读 地址 论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.15115 时间 2024年 12月19日 作者 Qwen Team
Qwen2.5 技术报告解读
2401_84204413的博客
12-22 1362
Qwen2.5 一系列全面的 LLMs，旨在满足各种需求。与之前的版本相比，Qwen2.5 在预训练（Pretrain）和后训练（SFT、RLHF）阶段都有显著改进。预训练数据从 7T tokens 扩展为18T tokens，为常识、专业知识、推理能力提供了坚实的基础。后训练阶段包括在超过 1M 数据上进行的 SFT 和多阶段 RL——offline DPO 和 onine GRPO。后训练显著增强了人类偏好，改善了长文本生成、结构数据分析和指令跟踪能力。
Qwen2.5-Omni 和llava:34b 哪一个较好
06-20
### Qwen2.5-Omni与Llava:34b的性能、应用场景及特性对比 #### 性能对比 Qwen2.5-Omni-7B 是一种基于通义千问系列的多模态大模型，支持文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并能够以高质量生成文本和语音输出[^2]。该模型通过结合 LoRA 微调技术进一步优化了其在资源受限条件下的表现[^3]。而 Llava:34b 则是另一种专注于视觉任务的大规模语言模型，通常以其卓越的图像理解和生成能力著称。 从参数量来看，Llava:34b 的规模更大，这意味着它可能在复杂视觉任务上具有更强的能力。然而，较大的参数量也带来了更高的计算需求和推理延迟，这可能使其在某些实时性要求较高的场景中不如 Qwen2.5-Omni-7B 实用[^1]。 #### 应用场景对比 Qwen2.5-Omni-7B 更适合需要处理多种模态数据的应用场景，例如虚拟助手、智能客服等需要同时处理文本、语音和图像的任务[^2]。其 Talker 模块更是为语音交互提供了自然且情感丰富的体验[^4]，非常适合用于构建端到端全模态对话系统。 相比之下，Llava:34b 更加专注于视觉相关的任务，如图像描述、视觉问答等。对于那些主要依赖图像理解或生成的应用场景，Llava:34b 可能表现出更好的效果。但若涉及多模态融合的任务，则可能需要额外的模块来补充其他模态的支持[^5]。 #### 特性对比 Qwen2.5-Omni-7B 的一大优势在于其高效的量化方案和对资源受限设备的良好适配性。通过 BitNet 模型等技术手段，在保证性能的同时极大降低了显存占用、能耗以及推理延迟。此外，Mini-Omni 等子模型进一步提升了实时语音交互的能力，满足了更多实际需求[^5]。 Llava:34b 的特性主要体现在其强大的视觉处理能力和广泛的训练数据集覆盖范围上。这些特点使得它在处理复杂的视觉任务时表现出色，但在多模态融合方面可能存在一定的局限性[^2]。 ```python # 示例代码：如何加载 Qwen2.5-Omni-7B 并进行推理 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B") input_text = "请生成一段关于科技发展的短文。" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ```
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