提升X-R1中文数学推理能力的实践方案
改善X-R1在中文数学推理任务的表现需要以下几个关键步骤：
- 数据集准备：收集或构建符合中文数学逻辑的JSON格式数据集，确保问题涵盖代数、几何等不同类型
- 专用配置：使用mathcn_zero_3B_config.yaml配置文件，已针对中文数学特点优化超参数
- Training tips:调整max_output_tokens至1024以上，确保完整推理过程输出；设置num_generations=3获得更稳定结果
- 评估策略：定期运行benchmark.py脚本，通过HuggingFaceH4/MATH-500等标准测试集验证改进效果
- 格式控制：在prompt中显式要求”分步骤解答”，强化模型遵循特定输出格式的能力
案例：某用户使用中文数学题库调优后，格式得分(format-metric)从0.72提升至0.89。
This answer comes from the articleX-R1: Low-cost training of 0.5B models in common devicesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化X-R1模型在中文数学推理任务中的表现？
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