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s1模型 – 高性能低成本推理模型

s1是一个基于小型高质量数据集s1K和'预算强制'方法训练的高性能推理模型,旨在通过简单测试时间扩展技术与大型模型竞争。项目强调数据质量优于数量,仅用1,000个样本微调Qwen2.5-3...

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AI交流(进群备注:)

s1是一个基于小型高质量数据集s1K和’预算强制’方法训练的高性能推理模型,旨在通过简单测试时间扩展技术与大型模型竞争。项目强调数据质量优于数量,仅用1,000个样本微调Qwen2.5-32B-Instruct模型,训练成本低至6美元。在竞赛数学问题(如MATH和AIME24)上表现优异,超越OpenAI o1-preview达27%。核心创新是测试时动态控制模型计算努力的’预算强制’技术,通过延长或缩短推理过程提升准确性。

s1的特点:

  • 1. 使用小型高质量数据集s1K(仅1,000个样本)
  • 2. 采用’预算强制’技术动态调整推理深度
  • 3. 训练成本极低(6美元/16个H100 GPU仅26分钟)
  • 4. 在数学竞赛问题表现超越大型模型
  • 5. 支持32K超长上下文处理
  • 6. 提供详细逐步推理过程

s1的功能:

  • 1. 通过Hugging Face平台进行数学问题推理
  • 2. 解决竞赛数学题和逻辑谜题
  • 3. 教育领域的自动解题辅助
  • 4. 科研中的复杂逻辑推理验证
  • 5. 需配合vLLM/transformers库部署(要求RTX 3090以上GPU)

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