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    阿里云通义开源最强过程奖励PRM模型 7B尺寸比GPT-4o更能发现推理错误[ 6号文库 ]

    6号文库 时间:2025-01-17 11:01:55 热度:0℃

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    简介:

    字典百科网(zdbk.com)1月16日消息,今日,阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM,72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型。据悉,在识别推理错

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    字典百科网(zdbk.com)1月16日消息,今日,阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM,72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型。

    据悉,在识别推理错误步骤能力上,Qwen2.5-Math-PRM以7B的小尺寸超越了GPT-4o。同时,通义团队还开源了首个步骤级的评估标准 ProcessBench,此项评估标准填补了大模型推理过程错误评估的空白。

    阿里云通义开源最强过程奖励PRM模型  7B尺寸比GPT-4o更能发现推理错误

    据了解,为更好衡量模型识别数学推理中错误步骤的能力,通义团队提出的全新评估标准ProcessBench。该基准由3400个数学问题测试案例组成,其中还包含奥赛难度的题目,每个案例都有人类专家标注的逐步推理过程,可综合全面评估模型识别错误步骤能力。这一评估标准也已开源。

    阿里云通义开源最强过程奖励PRM模型  7B尺寸比GPT-4o更能发现推理错误

    此外,在ProcessBench上对错误步骤的识别能力的评估中,72B及7B尺寸的Qwen2.5-Math-PRM均显示出显著的优势,7B版本的PRM模型不但超越同尺寸开源PRM模型,甚至超越了闭源GPT-4o-0806。这证明了过程奖励模型(PRM)能够显著提高推理的可靠性,为未来开发推理过程监督技术开辟了新的途径。

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