Lösungen zur Verbesserung der Geschwindigkeit des mathematischen Denkens
Das Modell MiMo-7B-RL wird durch eine dreifache technische Lösung optimiert, um das Problem des langsamen Denkens bei mathematischen Wettbewerbsaufgaben zu lösen:
- Mehrfache Token-Vorhersage (MTP)vLLM: Einrichten in der vLLM-Inferenzmaschine
num_speculative_tokens=1Parameter können mehrere Token-Sequenzen vorhergesagt werden, um die Akzeptanzrate von 90% zu erreichen. Empirische Tests zeigen, dass diese Methode die Wartezeit für Inferenzen um 30% reduziert. - Verbesserte LernoptimierungMiMo-7B-RL: Die RL-Version des Modells, die mit einem Datensatz von 130.000 Mathematikaufgaben trainiert wurde, ist 2,3 Mal schneller als die Basisversion bei der Beantwortung von AIME-Wettbewerbsfragen. Es wird empfohlen, das MiMo-7B-RL-Modell zu bevorzugen.
- Nahtlose Rollback-EngineTP3T: Obwohl es hauptsächlich in der Trainingsphase wirkt, reduziert die Modelloptimierung die einzelne Inferenzzeit um 191 TP3T, was besonders für Szenarien geeignet ist, in denen mehrere Fragen nacheinander beantwortet werden.
Spezifische operative Verfahren:
- Installieren Sie die benutzerdefinierte vLLM von Xiaomi:
pip install "vllm @ git+https://github.com/XiaomiMiMo/vllm.git@feat_mimo_mtp_stable_073" - Fügen Sie beim Start des Dienstes MTP-Parameter hinzu:
python3 -m vllm.entrypoints.api_server --model XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL --host 0.0.0.0 --trust-remote-code --num_speculative_tokens 1 - Die Einstellung der Temperatur=0,6 sorgt für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit.
Hinweis: Für AIME2024-Fragen wird empfohlen, für eine optimale Leistung einen leeren Systemprompt (Eingabeaufforderung) zu verwenden. Die empfohlene Hardware-Konfiguration ist mindestens NVIDIA A100 40GB GPU.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiMo: ein kleines Open-Source-Modell für effiziente mathematische Schlussfolgerungen und CodegenerierungDie































