Big Data AI

🌟 ReasonFlux: математические рассуждения для LLM.

ReasonFlux - методика, которая используется как для обучения, так и для инференса, чтобы повысить способность LLM к сложному логическому мышлению. Применение метода позволяет превосходить OpenAI o1-preview и DeepSeek V3 в задачах математического рассуждения.

При использовании в обучении ReasonFlux использует иерархическую структуру с подкреплением на последовательности высокоуровневых шаблонов мышления. Это позволяет базовой LLM научиться планировать оптимальную траекторию шаблонов для решения сложных задач. В процессе обучения ReasonFlux анализирует и обобщает информацию о решении задач, выявляя общие закономерности, и на основе этого создает шаблоны мышления.

Во время инференса ReasonFlux автоматически извлекает релевантные шаблоны мышления и масштабирует их для достижения превосходной производительности в сложных задачах рассуждения. Он динамически выбирает наиболее подходящий шаблон высокого уровня для каждой подзадачи, упрощая поиск путей рассуждений. ReasonFlux использует новую систему масштабирования во время вывода, которая адаптирует шаблоны мышления.

В экспериментальных тестах ReasonFlux-32B достиг 91,2% точности на MATH benchmark, опередив o1-preview на 6,7%. На AIME benchmark модель решила в среднем 56,7% задач, превзойдя o1-preview и DeepSeek-V3 на 27% и 45% соответственно.

Практическая реализация метода доступна в репозитории проекта, в нем cодержится необходимый код и описание для файнтюна LLM на примере SFT-датасета решений GaoKao Bench.

⚠️ Для трейна моделей на SFT-сете проект использует фреймворк LLaMA-Factory.

▶️ Локальная установка и запуск:

# Clone the repository
git clone https://github.com/ReasonFlux
cd ReasonFlux

# Create a Conda venv
conda create -n ReasonFlux python==3.9
conda activate ReasonFlux

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# When you complete your first-stage training, you can try to use simple inference
from reasonflux import ReasonFlux

reasonflux = ReasonFlux(navigator_path='path-to-navigator',
                        template_matcher_path='jinaai/jina-embeddings-v3',
                     inference_path='path-to-infernece-model',
                        template_path='template_library.json')
problem = """Given a sequence {aₙ} satisfying a₁=3, and aₙ₊₁=2aₙ+5 (n≥1), find the general term formula aₙ"""

📌Лицензирование: Apache 2.0 License.

🟡

Arxiv

🟡

SFT Датасет (на китайском)

🖥

GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #ReasonFlux

Please open Telegram to view this post