Qwen2.5-Math-7B-Instruct-bnb-4bit
Qwen2.5-Math利用CoT与TIR技术提升中英文数学问题解决能力
该系列在Qwen2的基础上整合链式思维（CoT）与工具集成推理（TIR），增强了中英文数学解决能力。Qwen2.5-Math提供基础、指令调优和数学奖励模型，性能较前代版提升显著，特别是在数学基准测试中。建议使用最新版本的transformers进行安装和推理，配备丰富的交互式Notebook示例，便于用户快速上手。
项目介绍：Qwen2.5-Math-7B-Instruct
Qwen2.5-Math-7B-Instruct是一个专注于数学问题求解的项目，该项目源自Qwen家族，并通过Qwen2系列模型迭代升级至Qwen2.5。它主要支持通过连锁推理（CoT）和工具集成推理（TIR）解决中文和英文的数学问题。
项目背景
在2024年8月，Qwen家族首次发布了数学大模型系列——Qwen2-Math。随后一个月，团队对其进行了升级，推出了开放源码的Qwen2.5-Math系列，其中包含基本模型Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B、指令微调模型Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B-Instruct，以及数学奖励模型Qwen2.5-Math-RM-72B。
Qwen2.5-Math系列在原有的基础上，不仅支持使用CoT来解决英语数学问题，还扩展了对中文等的支持，并引入了TIR技术。这使得其在中英文数学基准测试中的表现相比Qwen2-Math系列有了显著提升。
模型细节
Qwen2.5-Math系列模型能够在复杂的数学运算、符号运算和算法推理任务中表现出色，如求解二次方程的根或计算矩阵的特征值等。通过集成TIR技术，模型的运算精度和推理能力得到进一步提升。
在MATH基准测试中，Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B-Instruct模型使用TIR技术分别达到了79.7、85.3和87.8的优秀成绩。
快速入门
Qwen2.5-Math-7B-Instruct是一个用于聊天的指令模型，它配置方便，可以通过Hugging Face的Transformers库进行部署和推理。开发者可以利用CoT和TIR技术来解题，只需定义好要求，模型即可按照设计进行推理和回答。
使用说明
要使用Qwen2.5-Math系列模型，需要确保你的Transformers库版本在4.37.0或以上。这是因为Qwen2系列代码自该版本起集成到Transformers中。具体的硬件要求和性能指标可查看Qwen2官方文档中的相关说明。
如何利用
开发者可以通过提供的Notebook轻松开始使用，这些Notebook都非常适合初学者。用户只需要添加数据集并运行相应的Colab Notebook，就能得到训练速度更快的微调模型，并可以导出至GGUF、vLLM或者上传到Hugging Face。
使用这些工具和方法，Qwen2.5-Math-7B-Instruct项目为需要进行复杂数学推理和运算的用户提供了强大的解决方案。
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