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哪里不会扫哪里!全球最强数学大模型发布人人可玩Demo,阿里多模态模型加持,中文适用
5711点击    2024-08-20 15:02

现在,最强数学大模型,人人都可上手玩了!


一觉醒来,阿里千问大模型团队发布了Qwen2-Math的Demo,抱抱脸在线可玩


惊喜的是,如果嫌输入数学公式比较麻烦,可以把想问的题截图or扫描,上传即可解题。


整得挺方便。



试玩界面上明确写着,“这个试玩界面的OCR功能,由阿里千问大模型团队Qwen2-VL提供支持;数学推理能力,由Qwen2-Math支持。”


阿里高级算法专家林俊旸也在推特评论区进一步解释:


目前,Qwen2-VL和Qwen2-Math还是各自负责一部分。
但不久的将来,我们会把多模态能力和数学推理能力结合到一个模型上哟。



不少网友对这种交互模式挺买账:


歪瑞古德!用图像来上传,然后等大模型解决问题,喜欢!



那么,最强数学大模型Qwen2-Math,上手效果怎么样?


效果怎么样?这就玩一把


是时候让Qwen2-Math过五关斩六将了!


先来几道比较简单的计算题开开胃。


提前说明,两位体验过程中,Qwen2-Math不是一边算一边显示的,而是计算完毕后直接显示过程和结果。


(而且应该是越来越多人开始玩了,结果生成时间逐渐拉长)


第一题:“计算AxA+A=240”中,A的值。


Qwen2-Math给出了正确答案,A=14或A=-16。




第二题:给定a的值,计算等式的结果。


Qwen2-Math计算出,答案是0,也是对的。




第三题:(A+3)(A+4)(A+5)=120,求A的值。


Bingo!答案是1。




OK,热身结束,给Qwen2-Math点难度看看。


那就来一道已经是(数学)大模型测评的标配:


9.9和9.11哪个更大?




Qwen2-Math自信回答:


9.9比9.11更大!




那就再上点难度!


扔给它一道截至目前,只有GPT-4o答对过的题:


一个外星人来到地球后等可能选择以下四件事中的一件完成:

1、自我毁灭;

2、分裂成两个外星人;

3、分裂成三个外星人;

4、什么都不做。

此后每天,每个外星人均会做一次选择,且彼此之间相互独立。

求地球上最终没有外星人的概率。


这道题,Qwen2-Math花费了约30秒左右的时间,给出答案:1。


很遗憾,答案是错误的,正确答案是√2减1。




我们在各大平台的评论区逛了一下,除了计算错误以外,还有另一种可能导致答案不正确——


那就是Qwen2-VL在识别题目的时候,本身就出错了。


错在第一步,这样的话大模型得出的肯定就不是正确答案。




同时,林俊旸还在网友的评论区表示:


咱们Qwen2-Math目前还不能做几何题




用中文提问也可以


这次的主角Qwen2-Math,基于通义千问开源大语言模型Qwen2研发,由阿里千问大模型团队在十天前发布。


它专用于数学解题,并且能够解决竞赛级试题。


Qwen2-Math总共有三个参数量的版本:


72B,7B和1.5B。




在Qwen2-Math-72B的基础之上,千问团队还微调出了Instruct版本。


这也是Qwen2-Math的旗舰模型,它是一个数学专用的奖励模型,将奖励信号与正误判断信号结合作为学习标签,再通过拒绝采样构建监督微调(SFT)数据,最后在SFT模型基础上使用GRPO方法优化。


Qwen2-Math-72B-Instruct以84%的准确率处理了代数、几何、计数与概率、数论等多种数学问题。


并且一经发布就在数学大模型中“登基”,在MATH数据集上比GPT-4o多得了7分,按比例算高出了9.6%。


直接超越开源Llama 3.1-405B以及闭源的GPT-4o、Claude 3.5等。




截至发稿,抱抱脸上Qwen2-Math-72B-Instruct的下载量超过了13.2k。


而且有个最新发现:


虽然团队声称Qwen2-Math目前还是主要针对英文场景,但如果拿中文题目去问它,Qwen2-Math还是能进行解答的


只不过是用英文回答你罢了。


据了解,Qwen2-Math的中英双语版本将会在之后推出


参考链接:

[1]https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-Math-Demo

[2]https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1825559009497317406

[3]https://x.com/JustinLin610/status/1825559557411860649


文章来自于微信公众号“量子位” 作者“衡宇”


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1
AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda

2
免费使用GPT-4o

【免费】ffa.chat是一个完全免费的GPT-4o镜像站点,无需魔法付费,即可无限制使用GPT-4o等多个海外模型产品。

在线使用:https://ffa.chat/

3
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner