数学与AI的交汇:阿里巴巴开源的Qwen2-Math模型深度解析

CSDN 2024-08-29 16:31:01 阅读 64

目录

一、Qwen2-Math简介二、主要功能三、技术原理四、性能评估五、部署推理1、环境准备2、模型获取3、依赖安装4、模型加载5、推理执行6、结果输出

六、应用场景七、结语相关资料


一、Qwen2-Math简介

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。

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二、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。

三、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。

四、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。OlympiadBench、CollegeMath: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。

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五、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,请确保您的部署环境满足以下要求:

安装Python环境。确保<code>transformers库版本在4.40.0以上,推荐使用最新版本,因为从4.37.0版本开始集成了Qwen2的代码。

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2、模型获取

Qwen2-Math模型可以通过Hugging Face平台或ModelScope获取。访问以下链接搜索以<code>Qwen2-Math-开头的checkpoints,即可找到所需模型

Hugging Face OrganizationModelScope Organization

1)ubuntu安装git-lfs

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash

sudo apt-get install git-lfs

git lfs install

安装完成如下:

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2)下载模型文件

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

下载完成如下:

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也可以采用如下代码进行下载:

<code>#模型下载

from modelscope import snapshot_download

model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-Math-7B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')code>

3、依赖安装

使用以下命令安装所需的Python包:

pip install transformers

pip install accelerate

4、模型加载

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

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_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",code>

device_map="auto"code>

)

# 加载分词器

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

加载完成如下:

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5、推理执行

使用加载的模型和tokenizer,执行数学问题的推理:

<code># 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)code>

# 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token

response = 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 \(\boxed{ -1}\).

六、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:

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。

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。

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。

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。

七、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。

相关资料

项目官网:Qwen2-Math 官网项目地址:Qwen2-Math 项目

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