沒有等來Qwen2.5，但等來了Qwen2-Math
Qwen2又出新作Math大模型，你值得擁有。
我沒有等來Qwen2.5，但等來了Qwen2-Math，在數(shù)學(xué)推理能力上大幅度提高，先來一張圖陣陣場(chǎng)子，72B模型超過GPT4-o、Claude-3.5-Sonnet和Gemini-1.5-Pro。
Blog: https://qwenlm.github.io/blog/qwen2-math/
HF：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen2-6659360b33528ced941e557f本次開源共涉及3個(gè)尺寸2個(gè)版本，分別為Qwen2-Math-1.5B、Qwen2-Math-1.5B-Instruct、Qwen2-Math-7B、Qwen2-Math-7B-Instruct、Qwen2-Math-72B和Qwen2-Math-72B-Instruct。
模型訓(xùn)練初始化采用Qwen2-1.5B、Qwen2-7B和Qwen2-72B，訓(xùn)練語料涉及高質(zhì)量的數(shù)學(xué)網(wǎng)絡(luò)文本、書籍、代碼、考試題目以及由Qwen2模型合成的數(shù)學(xué)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
指令微調(diào)階段是先用Qwen2-Math-72B訓(xùn)練了一個(gè)數(shù)學(xué)專用的獎(jiǎng)勵(lì)模型，然后利用該獎(jiǎng)勵(lì)模型和指示模型回答問題是否正確這兩個(gè)指標(biāo)一起拒絕采用構(gòu)建SFT數(shù)據(jù)集，并利用GRPO進(jìn)一步對(duì)齊模型效果。
注意：模型在預(yù)訓(xùn)練和指令微調(diào)階段為了防止數(shù)據(jù)泄露，均進(jìn)行數(shù)據(jù)去污染除了，移除測(cè)試集中13-gram重復(fù)且最長公共子序列比例大于0.6的訓(xùn)練樣本。
模型在GSM8K、MATH、Aqua、SAT Math、OlympiadBench、College Math、AIME24、AMC23多個(gè)等數(shù)據(jù)集上均取得了很好的效果。
相較于原版Qwen2有很大的提升
HF快速使用：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen2-Math-1.5B-Instruct"
device = "cuda"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "Find the value of $x$ that satisfies the equation $4x+5 = 6x+7$."
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)最后說一下，官方表示目前的模型僅為英文模型，后續(xù)會(huì)推出中英雙語模型。
