上海虹口建设局官方网站,石家庄做外贸的网站,超级seo外链,学院网站设计模板名人说#xff1a;路漫漫其修远兮#xff0c;吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者#xff1a;Code_流苏(CSDN)#xff08;一个喜欢古诗词和编程的Coder#x1f60a;#xff09; 目录 一、MiMo的惊人表现#xff1a;小参数量#xff0c;大能力二、双轮驱动#… 名人说路漫漫其修远兮吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者Code_流苏(CSDN)一个喜欢古诗词和编程的Coder 目录 一、MiMo的惊人表现小参数量大能力二、双轮驱动预训练后训练的联动创新1》预训练阶段见多识广的推理模式2》后训练阶段高效稳定的强化学习 四、开源共享推动社区协作创新 很高兴你打开了这篇博客更多AI知识请关注我、订阅专栏《AI知识图谱》内容持续更新中… 在大语言模型不断迭代发展的今天一个关键问题始终困扰着研究人员如何在预训练模型增长瓶颈的情况下进一步激发模型的推理潜能
小米团队针对这一挑战推出了首个专为推理Reasoning而生的开源大模型——“Xiaomi MiMo”。这一技术突破不仅标志着小米正式进军大模型研发领域更为推理能力的提升提供了新的解决方案。 图片来源Xiaomi MiMo官方 一、MiMo的惊人表现小参数量大能力 值得关注的是MiMo在参数规模上相对小巧仅有7B参数。然而在实际性能上它却展现出了超越预期的能力。在数学推理AIME 24-25和代码竞赛LiveCodeBench v5这两个公开测评集上MiMo-7B已经超越了OpenAI的闭源推理模型o1-mini以及阿里巴巴Qwen更大规模的开源推理模型QwQ-32B-Preview。 图片来源Xiaomi MiMo官方 图片来源HuggingFace平台截图 那这一结果意味着什么 它表明在大模型领域参数数量并非唯一决定性因素deepseek之前也证明了这种情况优化的训练方法和算法同样至关重要。MiMo用实际表现证明了这一点为资源受限环境下的高性能AI应用提供了可能性。 二、双轮驱动预训练后训练的联动创新 MiMo的卓越推理能力并非偶然而是源于其在预训练和后训练两个阶段的多层面创新。让我们深入理解这两个关键环节 1》预训练阶段见多识广的推理模式 在预训练阶段MiMo团队的核心目标是让模型接触并学习更多样化的推理模式。具体措施包括 数据层面团队重点挖掘了富含推理过程的语料并特别合成了约200B tokens的推理数据。 图片来源Xiaomi MiMo官方 训练策略采用了三阶段递进式训练方法逐步提高训练难度累计训练达25T tokens。 这种渐进式的训练方法使模型能够从简单到复杂地掌握推理技能形成了坚实的基础能力。 2》后训练阶段高效稳定的强化学习 预训练之后MiMo团队并未止步而是在后训练阶段进行了进一步的优化 算法创新提出了Test Difficulty Driven Reward机制有效缓解了困难算法问题中的奖励稀疏问题同时引入Easy Data Re-Sampling策略显著提升了强化学习训练的稳定性。框架优化设计了Seamless Rollout系统使强化学习训练加速达2.29倍验证过程加速1.96倍。 图片来源Xiaomi MiMo官方 这些创新使MiMo在相同的强化学习训练数据条件下展现出明显优于其他模型的潜力。数据显示MiMo-7B的数学和代码领域强化学习能力显著领先于DeepSeek-R1-Distill-7B和Qwen2.5-32B等广泛使用的强化学习起步模型。 四、开源共享推动社区协作创新 小米已将MiMo-7B全系列模型开源至HuggingFace平台https://huggingface.co/XiaomiMiMo 图片来源HuggingFace平台截图 包括四个不同版本的模型。同时所有技术细节也已公开感兴趣的开发者和研究人员可以在GitHub上查阅完整的技术报告https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo/blob/main/MiMo-7B-Technical-Report.pdf。 图片来源Xiaomi MiMo官方 这种全面开源的做法不仅体现了小米对开放创新的支持也为AI社区提供了宝贵的学习和研究资源。开发者可以基于这些模型进行进一步的优化和应用开发共同推动推理大模型领域的进步。 MiMo来自小米大模型Core团队的初步尝试。虽然2025年可能被视为大模型发展的后半程但小米团队坚信AGI通用人工智能的征途仍然漫长。小米表示将持续从务实创新出发勇敢探索未知领域用思考突破智能边界用创造回应每一次好奇。 图片来源Xiaomi MiMo官方 Xiaomi MiMo的开源发布为推理大模型领域树立了新的标杆。它证明了即使在参数量相对较小的情况下通过优化的训练方法和算法创新同样可以实现卓越的推理性能。这一成果不仅展示了小米在AI领域的技术实力也为解决大模型推理瓶颈提供了新的思路和方案。 对于开发者和研究人员而言MiMo的开源无疑提供了一个宝贵的学习和应用资源。我们可以期待随着更多开发者参与到MiMo的应用和优化中这一模型将在各种实际场景中发挥更大的价值推动AI技术向更加智能和高效的方向发展。 您对Xiaomi MiMo有什么看法或问题欢迎在评论区分享您的想法一起探讨推理大模型的未来发展 创作者Code_流苏(CSDN)一个喜欢古诗词和编程的Coder
