首屆AI奧數競賽方案公佈：4支獲獎隊伍，竟都選擇國產模型DeepSeekMath

獲勝的 AI 數學奧林匹克模型出爐！

幾天前，隨著榜單的公佈，大家對全球首屆 AI 數學奧林匹克競賽（AIMO）進步獎的討論量居高不下。

這次比賽共有 5 個團隊勝出，獲得第一名的是 Numina 的團隊，CMU_MATH 位列第二，after exams 暫居第三，codeinter、Conor #2 團隊分別拿到第四、第五的成績。

^{圖源：https://www.kaggle.com/c/ai-mathematical-olympiad-prize/leaderboard}

這一成績，曾讓陶哲軒感到驚訝。

當時官方只公佈了獲獎名單，並未透漏背後模型的更多資訊。大家都在好奇，獲得冠軍的隊伍到底是用了哪種模型？

剛剛，AIMO 進步獎公佈了前四名背後模型。

冠軍團隊用到的模型是 NuminaMath 7B TIR，該模型是 deepseek-math-7b-base 的微調版本。

獲得第二名的隊伍微調了兩個 DeepSeek-Math-7B-RL 模型，一個用作策略模型（用於生成解決方案），一個用作獎勵模型（用於對加權多數投票的解決方案進行評分）。

第三名同樣使用了 DeepSeek-Math-7B-RL 模型，沒有進行任何微調，並透過制定的評分規則使用多數投票的策略選擇正確答案。

排名第四的隊伍同樣使用了 deepseek-math-7b-rl，引數設定 temperature 為 0.9、top_p 為 1.0、max tokens 為 2048。該模型搭配程式碼工具，在 MATH 基準測試中可達到 58.8%。

我們不難發現，排名前四的隊伍都選擇了 DeepSeekMath-7B 作為基礎模型，並取得了較好的成績。該模型數學推理能力逼近 GPT-4，在 MATH 基準榜單上超過一眾 30B~70B 的開源模型。

冠軍：NuminaMath 7B TIR 模型

接下來，就讓我們詳細看下這場比賽的冠軍方案。

NuminaMath 是一系列語言模型，經過訓練可以使用工具整合推理（TIR）解決數學問題。

NuminaMath 7B TIR 是 deepseek-math-7b-base 的微調版本，進行了兩個階段的監督微調：

第 1 階段：在自然語言數學問題和解決方案的大型、多樣化資料集上微調基本模型，其中每個解決方案都使用思維鏈 (CoT) 進行模板化以促進推理。
第 2 階段：在工具整合推理（TIR）的合成資料集上微調第 1 階段得到的模型，其中每個數學問題都分解為一系列基本原理、Python 程式及其輸出。這裡會 prompt GPT-4 生成帶有程式碼執行反饋的 ToRA 格式（微軟）解決方案。在這些資料上進行微調會產生一個推理智慧體，它可以透過結合自然語言推理和使用 Python REPL 來計算中間結果，以解決數學問題。

值得注意的是，NuminaMath 7B TIR 是專門為了解決競賽級別數學問題而建立的。因此，該模型不應用於一般聊天應用程式。透過貪婪解碼（greedy decoding），冠軍團隊發現該模型能夠解決 AMC 12 級別的問題，但通常很難為 AIME 和數學奧林匹克級困難問題生成有效的解決方案。該模型還難以解決幾何問題，可能是因為其容量有限且缺乏視覺等模態。

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