提升数学推理速度的解决方案
针对数学竞赛题目推理速度慢的问题,MiMo-7B-RL模型通过三重技术方案实现优化:
- 多重令牌预测(MTP):在vLLM推理引擎中设置
num_speculative_tokens=1
参数,可预测多个token序列,实现90%的接受率。实测显示该方法能减少30%的推理等待时间。 - 学習の最適化:使用13万道数学问题数据集训练的RL版本模型,对AIME竞赛题目的推理速度比基础版提升2.3倍。建议优先选用MiMo-7B-RL模型。
- シームレス・ロールバック・エンジン:虽然主要作用于训练阶段,但带来的模型优化使单次推理时间缩短19%,特别适合连续解答多道题目的场景。
具体的な運用手順
- 安装小米定制版vLLM:
pip install "vllm @ git+https://github.com/XiaomiMiMo/vllm.git@feat_mimo_mtp_stable_073"
- 启动服务时添加MTP参数:
python3 -m vllm.entrypoints.api_server --model XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL --host 0.0.0.0 --trust-remote-code --num_speculative_tokens 1
- 设置temperature=0.6保持速度与准确性的平衡
注意:对于AIME2024题型,建议使用空系统提示(prompt)以获得最佳性能。硬件配置推荐至少NVIDIA A100 40GB GPU。
この答えは記事から得たものである。MiMo: 効率的な数学的推論とコード生成のための小さなオープンソースモデルについて