ReasonFlux开源 – 提升LLM数学推理能力的创新框架

ReasonFlux 是一个通过扩展思维模板进行分层大型语言模型（LLM）推理的新框架，旨在显著提升LLM在复杂数学推理任务中的性能。它通过构建结构化模板库和分层强化学习，优化推理搜索空间，表现出色。研究表明，它在MATH和AIME等基准测试中达到顶尖水平，例如MATH基准测试准确率达91.2%，AIME问题解决率达56.7%，分别超越o1-preview 6.7%和27%。

ReasonFlux的特点:

1. 包含约500个高层次思维模板，适用于类似或相关推理问题
2. 使用分层强化学习优化思维模板序列，而非传统的长链推理（CoT）
3. 提供不同模型大小：32B、14B和7B，灵活适应不同需求
4. 推理时采用自适应扩展系统，动态选择最佳模板
5. 高效训练，仅用8个GPU训练ReasonFlux-32B模型
6. 支持训练ReasonFlux-F1和ReasonFlux-Zero模型，使用LLaMA-Factory框架
7. 提供评估脚本，覆盖AIME、MATH500和GPQA-Diamond等基准测试
8. 提供推理代码，支持基于模板的推理，增强问题解决能力

ReasonFlux的功能:

1. 通过Conda和pip安装，需执行特定命令如conda create -n ReasonFlux python==3.9
2. 提供详细命令用于训练、评估和推理，例如评估AIME24/25时需特定lm-evaluation-harness设置
3. 支持ReasonFlux-F1和ReasonFlux-Zero模型的训练，使用LLaMA-Factory框架进行全微调和SFT阶段
4. 提供评估脚本，基于修改后的lm-evaluation-harness，支持AIME24/25、MATH500和GPQA-Diamond等任务
5. 提供推理代码，支持ReasonFlux-F1和ReasonFlux-Zero，使用vllm和自定义ReasonFlux类

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