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AI数学奥林匹克解决方案

aimo-progress-prize简介

需求人群：

"该产品适用于数学和计算机科学领域的研究人员和学生，特别是那些对AI在解决复杂数学问题中的应用感兴趣的人。它可以帮助他们理解如何使用深度学习模型来提高解决数学问题的能力。"

使用场景示例：

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。

产品特色：

微调DeepSeekMath-Base 7B模型以解决数学问题

使用两个高质量的数学问题和解决方案数据集进行训练

自洽解码算法生成解决方案候选项

使用来自AMC、AIME和MATH的验证集指导模型选择

使用开源库TRL、PyTorch、vLLM和DeepSpeed训练模型

模型训练分为两个阶段：CoT训练和TIR训练

使用教程：

1. 创建Python虚拟环境并激活。

2. 安装特定版本的PyTorch以确保可重复性。

3. 安装其他必要的包依赖。

4. 安装Flash Attention 2。

5. 登录Hugging Face账户。

6. 安装Git LFS以推送模型到Hugging Face Hub。

7. 根据MuMath-Code配方进行两阶段训练：CoT训练和TIR训练。

8. 训练完成后，使用AutoGPTQ进行模型的8位量化（可选）。

aimo-progress-prize官网入口网址

https://www.projectnumina.ai/

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