aimo-progress-prize
这个GitHub仓库包含了训练和推理代码，用于复制我们在AI数学奥林匹克（AIMO）进展奖1中的获胜解决方案。，这个GitHub仓库包含了训练和推理代码，用于复制我们在AI数学奥林匹克（AIMO）进展奖1中的获胜解决方案。我们的解决方案由四个主要部分组成：一个用于微调DeepSeekMath-Base 7B以使用工具集成推理（TIR）解决数学问题的配方；两个约100万个数学问题和解决方案的高质量训练数据集；一个自洽解码算法，用于生成具有代码执行反馈的解决方案候选项（SC-TIR）；四个来自AMC、AIME和MATH的精心选择的验证集，以指导模型选择并避免对公共排行榜的过拟合
工具简介与核心定位
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 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）。
ADK 综合性能评测
核心特色与功能亮点 (Key Features)
典型应用场景与适用行业
核心能力
官方新手上手实操教程指南
1-STEP TUTORIAL安装aimo-progress-prize插件或打开在线IDE；2. 在编程环境中输入需求或代码片段；3. AI实时提供代码建议、补全和优化；4. 测试运行代码，确认功能正确后集成使用。
1. 安装aimo-progress-prize插件或打开在线IDE；2. 在编程环境中输入需求或代码片段；3. AI实时提供代码建议、补全和优化；4. 测试运行代码，确认功能正确后集成使用。
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关于 aimo-progress-prize 的常见问题
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