Openmath Nemotron 14B Kaggle

🚀 OpenMath-Nemotron-14B-Kaggle

OpenMath-Nemotron-14B-Kaggle 是通過在 OpenMathReasoning 數據集的一個子集上微調 Qwen/Qwen2.5-14B 而創建的。該模型用於我們在 AIMO-2 Kaggle 競賽 中獲得第一名的提交！

OpenMath-Nemotron 模型在流行的數學基準測試中取得了最先進的成果。我們以 pass@1 (maj@64) 形式展示指標，其中 pass@1 是 64 次生成的平均準確率，maj@64 是多數投票的結果。有關評估設置的更多詳細信息，請參閱我們的 論文。

🚀 快速開始

復現結果

我們用於生成數據和模型的流程已完全開源！

• 代碼
• 模型
• 數據集
• 論文

我們提供了 所有說明 來完全復現我們的結果，包括數據生成。

如何使用模型

該模型將始終使用代碼執行來解決數學問題，因此我們強烈建議使用我們在 NeMo-Skills 中的參考實現 進行推理。

請注意，這些模型尚未在通用數據上進行指令調優，因此在數學領域之外可能無法提供良好的答案。

📚 詳細文檔

引用

如果您認為我們的工作有用，請考慮引用我們！

@article{moshkov2025aimo2,
  title   = {AIMO-2 Winning Solution: Building State-of-the-Art Mathematical Reasoning Models with OpenMathReasoning dataset},
  author  = {Ivan Moshkov and Darragh Hanley and Ivan Sorokin and Shubham Toshniwal and Christof Henkel and Benedikt Schifferer and Wei Du and Igor Gitman},
  year    = {2025},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2504.16891}
}

附加信息

倫理考量

NVIDIA 認為可信 AI 是一項共同責任，我們已經制定了政策和實踐，以支持廣泛的 AI 應用開發。當按照我們的服務條款下載或使用時，開發者應與他們的內部模型團隊合作，確保該模型滿足相關行業和使用場景的要求，並解決意外的產品濫用問題。

有關此模型倫理考量的更多詳細信息，請參閱模型卡片++ 可解釋性、偏差、安全與保障 和 隱私 子卡片。

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