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4月30日消息,今日,小米开源首个“为推理而生”的大模型 Xiaomi MiMo。
据了解,MiMo是来自全新成立不久的“小米大模型Core团队”的初步尝试。
在数学推理(AIME 24-25)和代码竞赛(LiveCodeBench v5)公开测评集上,MiMo仅用7B的参数规模,超越了OpenAI的闭源推理模型o1-mini和阿里 Qwen更大规模的开源推理模型QwQ-32B-Preview。
据悉,MiMo推理能力的提升,由预训练和后训练阶段中数据和算法等多层面的创新联合驱动。
预训练阶段核心是让模型见过更多推理模式,着重挖掘富推理语料,并合成约200B tokens推理数据,并进行了三阶段训练,逐步提升训练难度,总训练25T tokens。
后训练阶段构建高效稳定的强化学习算法和框架。在算法方面,提出Test Difficulty Driven Reward来缓解困难算法问题中的奖励稀疏问题,并引入Easy Data Re-Sampling策略,以稳定RL训练。框架方面,设计了Seamless Rollout系统,使得RL训练加速2.29倍,验证加速1.96倍。
据悉,MiMo-7B已在HuggingFace开源4个模型。 |