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Marco-o1:基于Qwen2-7B-Instruct微调的开源版OpenAI o1模型,探索开放式推理模型,解决复杂问题

综合介绍

Marco-o1是由阿里巴巴国际数字商业集团(AIDC-AI)开发的开放式推理模型,旨在解决复杂的现实世界问题。该模型结合了思维链(CoT)微调、蒙特卡洛树搜索(MCTS)和创新的推理策略,优化了复杂问题解决任务。Marco-o1不仅关注数学、物理和编程等有标准答案的学科,还致力于在没有明确标准和难以量化奖励的领域中实现泛化。该项目的目标是探索大型推理模型在多语言应用中的潜力,并通过不断优化和改进,提升模型的推理能力和应用范围。

Marco-o1:基于Qwen2-7B-Instruct微调的开源版OpenAI o1模型,探索开放式推理模型,解决复杂问题-1


 

功能列表

  • 思维链微调(CoT):通过对基础模型进行全参数微调,结合开源CoT数据集和自研合成数据,提升模型的推理能力。
  • 蒙特卡洛树搜索(MCTS):利用模型输出的置信度引导搜索,扩展解决方案空间,优化推理路径。
  • 推理动作策略:实施创新的推理动作策略和反思机制,探索不同粒度的动作,提高模型解决复杂问题的能力。
  • 多语言翻译任务:首次将大型推理模型应用于机器翻译任务,探索多语言和翻译领域的推理时间缩放规律。
  • 奖励模型训练:开发结果奖励建模(ORM)和过程奖励建模(PRM),提供更准确的奖励信号,减少树搜索结果的随机性。
  • 强化学习训练:通过强化学习技术,优化模型的决策过程,进一步提升其问题解决能力。

 

使用帮助

安装流程

  1. 访问GitHub页面:前往Marco-o1 GitHub页面
  2. 克隆仓库:使用命令git clone https://github.com/AIDC-AI/Marco-o1.git克隆仓库到本地。
  3. 安装依赖:进入项目目录,运行pip install -r requirements.txt安装所需依赖。

使用指南

  1. 加载模型:在Python环境中,使用以下代码加载模型:
    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
    model_name = "AIDC-AI/Marco-o1"
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    
  2. 推理示例:使用模型进行推理,以下是一个简单的示例: python
    input_text = "How many 'r' are in strawberry?"
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
  3. 多语言翻译:Marco-o1在多语言翻译任务中表现出色,以下是一个翻译示例: python
    input_text = "这个鞋拥有踩屎感"
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

详细功能操作流程

  1. 思维链微调(CoT)
    • 数据准备:收集并整理开源CoT数据集和自研合成数据。
    • 模型微调:使用上述数据对基础模型进行全参数微调,提升其推理能力。
  2. 蒙特卡洛树搜索(MCTS)
    • 节点表示:在MCTS框架中,每个节点表示问题解决过程中的一个推理状态。
    • 动作输出:节点的可能动作由LLM生成,代表推理链中的潜在步骤。
    • 回滚和奖励计算:在回滚阶段,LLM继续推理过程直至终止状态。
    • 引导搜索:使用奖励分数评估和选择有前途的路径,引导搜索向更可靠的推理链发展。
  3. 推理动作策略
    • 动作粒度:在MCTS框架内探索不同粒度的动作,提高搜索效率和准确性。
    • 反思机制:提示模型自我反思,显著增强其解决复杂问题的能力。
  4. 多语言翻译任务
    • 任务应用:将大型推理模型应用于机器翻译任务,探索多语言和翻译领域的推理时间缩放规律。
    • 翻译示例:展示模型在翻译俚语表达方面的优越表现。
  5. 奖励模型训练
    • 结果奖励建模(ORM):训练模型以提供更准确的奖励信号,减少树搜索结果的随机性。
    • 过程奖励建模(PRM):通过过程奖励建模,进一步优化模型的推理路径。
  6. 强化学习训练
    • 决策优化:通过强化学习技术,优化模型的决策过程,提升其问题解决能力。
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