阿里Qwen团队发布的专精数学模型Qwen2.5-Math，性能领先于GPT-4o

Qwen2.5-Math代表的是一个特定的版本或功能模块。

Qwen2.5-Math是阿里巴巴研发团队最新发布的开源人工智能数学工具，作为对先前版本Qwen2-Math的功能增强，它能够处理中文和英文的问题。该模型借助大量数学信息进行预训练，并融合了CoT、PoT以及TIR的推理技术来加强其解决各类数学难题的能力。此系列包含了几款基础型号及指令微调后的优化版，其中72B-Instruct在MATH基准测试中成绩显著，超越了它的前辈和GPT-4o的表现。Qwen2.5-Math还提供了一个具备TIR功能的演示版本供用户试用其数学解题实力。

Qwen2.5-Math的核心特性

• 数学双语难题解答能够解答包含中文与英文在内的数学题目，涉及范围从中等算术至高级数学众多领域。
• 连锁推理（Chain of Thought）通过分步骤推理来解答涉及多个环节的逻辑问题，以提升模型在数学推理方面的技能。
• 集成工具推理（ITR）利用外部软件（例如Python环境）执行高精度的数学运算及复杂计算任务，以增强计算准确性。
• 海量数据的预先训练通过对广泛涵盖合成与实际世界数学资料的数据集实施预训练，提升模型对数学概念的理解能力。
• 指令精细调整通过对模型实施精细化调整，使其能够更准确地解析并完成指定的数学问题解决任务。

Qwen 2.5-Math 的技术机制

• 大型预先训练创建一个优质的数学预训练数据库，通过使用丰富的数学文献来进行模型培训。
• 链条式推理（Chain of Thought）：展现解决问题的过程以提升模型的推理技能。
• 整合工具推理（ITR）整合外部计算资源，增强模型于精准运算及算法处理方面的效能。
• 命令精细调整基于预训练模型，经由指令微调来增强其在特定任务上的表现能力。
• 激励模型（IM）构建专门的激励模型，并运用拒绝采样及强化学习技术来提升模型解决问题的能力。
• 逐步培训与升级通过利用奖赏模型引导的数据迭代，并以迭代训练来优化奖赏模型本身，从而构建一个积极的反馈回路。

Qwen2.5-Math的仓库位置

• 官方网站项目版块：在qwenlm的博客站点上介绍了qwen2.5版本的数学功能 – https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-math/
• Git代码库：在网站github.com上可以找到QwenLM开发的数学相关项目Qwen2-Math
• HuggingFace的模型集合访问以下链接以查看Qwen的相关集合，该集合展示了在数学领域中的应用实例和模型性能：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-math-66eaa240a1b7d5ee65f1da3e
• 关于arXiv上的科技学术文章访问该链接可以获得一篇学术文章的PDF版本：https://arxiv.org/pdf/2409.12122，其中包含了详细的研究内容。

Qwen2.5-Math的使用情境

• 教学支持这款工具旨在为教师与学生提供援助，专门用于解决数学难题，并能够定制化地给予学习上的支持，同时还能创建教学资料及练习题目。
• 网络学习平台于线上教学平台上充当智慧助教的角色，全天候无休地快速解决各类数学疑问，助力学生的学业进步。
• 数学比赛训练为参加数学竞赛的学员及指导教师提供支持，分享解决复杂问题的方法与训练技巧。
• 科学研究探讨助力科研人员完成复杂的数据分析、数学建模及算法设计工作，加快科学研究的进程。
• 自动创建内容制作与数学教学相关的资料，包括教材、学习指南、网络课程及习题集。