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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


Qwen2-Math:阿里巴巴开源的数学解题AI模型
发布日期:2024-08-25 08:49:10 浏览次数: 2013 来源:小兵的AI视界


Qwen2-Math是由阿里巴巴通义千问团队基于 Qwen2 语言模型构建的数学解题专用开源 AI 模型。它专为解决复杂数学问题设计,经过数学专用语料库的预训练和指令微调,展现出卓越的性能。

一、主要功能


  • 多步逻辑推理:Qwen2-Math 能够处理需要复杂多步逻辑推理的高级数学问题。


  • 竞赛题解答:具备解答数学竞赛题的能力,例如国际数学奥林匹克(IMO)等。


  • 数学能力超越:在数学能力上超越了其他开源模型,甚至一些闭源模型。


  • 双语及多语言模型开发:目前主要支持英语,正在开发中英双语和多语言版本。


二、技术原理


Qwen2-Math 的技术原理包括:


  • 大规模预训练:使用大量数学相关文本、书籍、代码和考试题目对模型进行预训练。


  • 专用语料库:预训练数据集专注于数学领域,确保模型掌握数学语言和符号。


  • 指令微调:进一步优化模型,使其更好地理解并执行特定的数学解题指令。


  • 奖励模型:评估模型输出质量,强化模型的正确解题行为。


  • 二元信号:结合正确回答的二元信号作为监督信号指导模型训练。
  • 拒绝采样:构建监督微调数据集,确保模型接触高质量的输入和输出。
  • PPO 优化:使用强化学习算法提高模型在特定任务上的表现。


  • 数据去污染:避免数据泄露,确保模型评估的公正性。


性能评估


Qwen2-Math 在多个数学基准测试中进行了评估,包括但不限于:


  • GSM8K:一个包含多种数学问题的基准数据集。


  • MATH:专注于数学问题解决的基准测试。


  • OlympiadBenchCollegeMath:更具挑战性的考试竞赛类测试。


Qwen2-Math 在这些测试中表现出色,尤其在数学竞赛题目的解答上,超越了多个领先的开闭源模型。

部署推理


Qwen2-Math模型的部署和推理流程是实现其广泛应用的关键步骤。以下是部署Qwen2-Math模型进行数学问题推理的详细指南:


1环境准备


在开始之前,请准备好部署服务器资源环境:

2模型获取


Qwen2-Math模型可以通过Hugging Face平台或ModelScope获取。
Hugging Face https://huggingface.co/QwenLM/Qwen2-Math
ModelScope https://www.modelscope.cn/


1)ubuntu安装git-lfs
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bashsudo apt-get install git-lfsgit lfs install

安装完成如下:

2)下载模型文件

git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2-Math-7B-Instruct.git

下载完成如下:

也可以采用如下代码进行下载:


#模型下载from modelscope import snapshot_downloadmodel_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-Math-7B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

3依赖安装


使用以下命令安装所需的Python包:


pip install transformerspip install accelerate

4模型加载

加载模型到内存中,可以选择使用CPUGPU。以下是使用PyTorch进行模型加载的示例代码:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "qwen/Qwen2-Math-7B-Instruct"device = "cuda" # the device to load the model onto# 加载模型model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,torch_dtype="auto",device_map="auto")# 加载分词器tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)


加载完成如下:

5推理执行


使用加载的模型和tokenizer,执行数学问题的推理:

# 定义数学问题,使用LaTeX格式来清晰地表示方程prompt = "Find the value of $x$ that satisfies the equation $4x+5 = 6x+7$."# 创建一个消息列表,其中包含系统角色和用户角色的消息# 系统角色消息定义了助手的属性,用户角色消息包含了实际的数学问题messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}]# 使用tokenizer的apply_chat_template方法来格式化消息# tokenize=False 表示不对输入进行分词处理# add_generation_prompt=True 表示添加适合生成文本的模板text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)# 使用tokenizer处理格式化后的文本,并且指定返回PyTorch张量# 然后将这些张量移动到指定的设备上(例如GPU)model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)# 使用模型的generate方法生成文本# **model_inputs 将model_inputs字典解包为generate方法的关键字参数# max_new_tokens=512 指定生成的最大新token数量# temperature=1.0 控制生成文本的随机性# do_sample=False 表示使用贪婪采样而不是采样generated_ids = model.generate(**model_inputs,max_new_tokens=512,temperature=1.0,do_sample=False)# 从生成的token中提取新生成的部分,忽略原始的输入部分# 这通过比较输入和输出token的长度来实现generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]# 使用tokenizer的batch_decode方法将token转换回文本# skip_special_tokens=True 表示在解码过程中跳过特殊的控制tokenresponse = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

6结果输出

将模型生成的结果解码并格式化为可读的文本,提供给用户:

print(f"The solution is: {response}")

输出如下:

The solution is: To find the value of \( x \) that satisfies the equation \( 4x + 5 = 6x + 7 \), we will follow these steps:
1. **Isolate the variable \( x \) on one side of the equation.** To do this, we can start by subtracting \( 4x \) from both sides of the equation:\[4x + 5 - 4x = 6x + 7 - 4x\]Simplifying both sides, we get:\[5 = 2x + 7\]2. **Next, isolate the term with \( x \) by subtracting 7 from both sides of the equation:**\[5 - 7 = 2x + 7 - 7\]Simplifying both sides, we get:\[-2 = 2x\]3. **Finally, solve for \( x \) by dividing both sides of the equation by 2:**\[\frac{-2}{2} = \frac{2x}{2}\]Simplifying both sides, we get:\[-1 = x\]Therefore, the value of \( x \) that satisfies the equation is \(\boxed{-1}\).

五、应用场景

Qwen2-Math 不仅仅是一个数学解题的工具,它是一个多功能的数学助手,其应用场景广泛,涵盖了教育、研究和工业等多个领域:


1. 教育辅助:Qwen2-Math 能够成为教师和学生的得力助手,帮助学生深入理解数学概念,提供个性化的学习支持,同时为教师提供教学资源和评估工具。


2. 在线辅导:作为在线教育平台的智能辅导工具,Qwen2-Math 能够提供24/7的即时数学问题解答服务,帮助学生在课后也能获得专业的指导。


3. 竞赛培训:Qwen2-Math 强大的数学推理能力使其成为数学竞赛培训的理想选择,能够为参赛者提供高难度题目的解题策略和训练。


4. 学术研究:在学术领域,Qwen2-Math 可以辅助研究人员进行复杂的数学建模、数据分析和算法开发,加速科学发现的过程。


、结语


Qwen2-Math 的开源,标志着数学教育和研究领域迈入了一个新时代。这一创新工具的推出,不仅极大地丰富了数学问题的解决手段,也为数学的普及和提高开辟了新途径。随着技术的不断进步和模型的持续优化,Qwen2-Math 的多语言版本将更加贴近全球用户的需求,其应用场景将更加多元化,影响力也将随之扩散至全球各个角落。


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