Eurus-2-7B-SFT

Eurus-2-7B-SFT

Eurus-2-7B-SFT是基于Qwen2.5-Math-7B模型进行微调的大型语言模型,专注于数学推理和问题解决能力的提升。该模型通过模仿学习(监督微调)的方式,学习推理模式,能够有效解决复杂的数学问题和编程任务。其主要优点在于强大的推理能力和对数学问题的准确处理,适用于需要复杂逻辑推理的场景。该模型由PRIME-RL团队开发,旨在通过隐式奖励的方式提升模型的推理能力。

需求人群:

"该产品适合需要解决复杂数学问题和编程任务的专业人士、研究人员和学生。它能够帮助用户快速生成解决方案,并提供详细的推理过程,便于用户理解和验证。"

使用场景示例:

解决复杂的数学问题,如比较两个小数的大小

生成解决编程问题的Python代码

进行多步骤的推理任务,逐步解决问题

产品特色:

支持数学问题的推理和解答,能够以LaTex格式输出答案

提供编程任务的代码生成能力,支持Python语言

采用模仿学习方法,具备良好的推理模式学习能力

支持多种推理动作,如评估、推进、验证等,以逐步解决问题

适用于复杂问题的分步推理和解决方案生成

提供详细的推理过程记录,便于理解和验证

支持大规模数据集的训练和优化,提升模型的推理能力

使用教程:

1. 准备问题:将需要解决的数学问题或编程任务整理成文本格式。

2. 使用系统提示:根据问题类型选择合适的系统提示,如数学问题提示或编程问题提示。

3. 输入问题:将问题和系统提示一起输入模型。

4. 获取结果:模型将生成详细的推理过程和解决方案。

5. 验证答案:检查模型生成的答案是否准确,并根据需要进行调整。

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