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Lösung für die AI-Mathematikolympiade

Normales ProduktBildungKIMathematik

Dieses GitHub-Repository enthält den Trainings- und Inferenzcode zur Reproduktion unserer Gewinnerlösung beim AI Mathematics Olympiad (AIMO) Progress Prize 1. Unsere Lösung besteht aus vier Hauptteilen: einer Rezeptur zum Feintuning von DeepSeekMath-Base 7B zur Lösung mathematischer Probleme mithilfe von Tool-Integrated Reasoning (TIR); zwei hochwertigen Trainingsdatensätzen mit jeweils etwa 1 Million mathematischen Problemen und Lösungen; einem selbstkonsistenten Dekodierungsalgorithmus zur Generierung von Lösungsvorschlägen mit Codeausführungsfeedback (SC-TIR); und vier sorgfältig ausgewählten Validierungsmengen aus AMC, AIME und MATH, um die Modellselektion zu leiten und ein Überanpassen an öffentliche Ranglisten zu vermeiden.

Feintuning des DeepSeekMath-Base 7B-Modells zur Lösung mathematischer Probleme
Training mit zwei hochwertigen Datensätzen mit mathematischen Problemen und Lösungen
Generierung von Lösungsvorschlägen mit einem selbstkonsistenten Dekodierungsalgorithmus
Verwendung von Validierungsmengen aus AMC
AIME und MATH zur Steuerung der Modellselektion
Modelltraining mit den Open-Source-Bibliotheken TRL
PyTorch
vLLM und DeepSpeed
Das Modelltraining erfolgt in zwei Phasen: CoT-Training und TIR-Training

Dieses Produkt eignet sich für Forscher und Studenten im Bereich Mathematik und Informatik
insbesondere für diejenigen
die sich für die Anwendung von KI zur Lösung komplexer mathematischer Probleme interessieren. Es kann ihnen helfen zu verstehen
wie Deep-Learning-Modelle zur Verbesserung der Fähigkeiten bei der Lösung mathematischer Probleme eingesetzt werden können.

Forscher verwenden das Modell
um ihre Fähigkeiten bei der Lösung von Problemen aus Mathematik-Wettbewerben zu verbessern.
Schüler nutzen das Modell
um komplexe mathematische Konzepte zu lernen und zu verstehen.
Pädagogen verwenden das Modell als didaktisches Hilfsmittel

1. Erstellen und aktivieren Sie eine Python-Virtuelle Umgebung.
2. Installieren Sie eine spezifische Version von PyTorch
um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
3. Installieren Sie weitere notwendige Paket-Abhängigkeiten.
4. Installieren Sie Flash Attention 2.

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mathtutor-on-groq — KI-Mathematiklehrer, berechnet und rendert LaTeX-Formeln in Echtzeit

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NuminaMath — Eine Sammlung von Lösungen für mathematische Wettbewerbsaufgaben.

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DeepSeek Japanisch — DeepSeek ist ein fortschrittliches KI-Sprachmodell, das sich auf logisches Denken, Mathematik und Programmieraufgaben spezialisiert hat und kostenlos nutzbar ist.

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Steev — Steev ist ein Tool zur Optimierung des Trainings von KI-Modellen, das Nutzern hilft, die Trainingseffizienz und die Modellleistung zu verbessern.

Kolosal KI — Lokales Werkzeug zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen, unterstützt individuelles Training und plattformübergreifende Nutzung.

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Confucius-o1-14B — Von NetEase Youdao entwickeltes leichtgewichtiges Inferenzmodell, das auf einer einzelnen GPU bereitgestellt werden kann und ähnliche Inferenzfähigkeiten wie o1 bietet.

TalkAI Sprachtraining — Lernen Sie 60 Sprachen mit fortschrittlicher KI und verbessern Sie Ihre Sprachkenntnisse, ohne Sprachbarrieren.

swiftnotes.ai — Wandeln Sie YouTube-Videos schnell in KI-generierte Notizen um, sparen Sie Zeit und konzentrieren Sie sich auf das Lernen.

Momodel.cn — Online-Kurse zum Lernen von Python, KI, großen Sprachmodellen und KI-gestütztem Schreiben und Malen. Einfacher Einstieg für Anfänger.

Maiyoo Radio — Maiyoo Radio verwandelt Nachrichten mithilfe von KI-Technologie in Dialogform und bietet ein personalisiertes Radioerlebnis.