MiMo
MiMo ist eine 7B-Parameter-Sprachmodellreihe, die von Xiaomi entwickelt wurde und sich auf mathematische und Code-Reasoning-Fähigkeiten spezialisiert hat und durch innovative Pre-Training- und Post-Training-Strategien eine Leistung erzielt, die mit größeren Modellen vergleichbar ist.
https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:May 16, 2025
Was ist MiMo
MiMo ist eine Reihe von Sprachmodellen, die vom LLM-Core-Team von Xiaomi entwickelt wurden und sich auf die Verbesserung der Reasoning-Fähigkeiten in Mathematik und Code konzentrieren. Die Serie umfasst MiMo-7B-Base (Basismodell), MiMo-7B-RL (Reinforcement-Learning-Modell), MiMo-7B-SFT (Supervised Fine-Tuned Modell) und MiMo-7B-RL-Zero. Trotz seiner relativ geringen Größe von 7B Parametern demonstriert MiMo außergewöhnliche Reasoning-Fähigkeiten, die die Leistung viel größerer 32B-Modelle erreichen oder übertreffen und sogar mit dem o1-mini-Modell von OpenAI konkurrieren können.
Hauptfunktionen von MiMo
MiMo ist eine Sprachmodellreihe mit 7B Parametern, die von Xiaomi entwickelt wurde und speziell für verbesserte Denkfähigkeiten in Mathematik und Code entwickelt wurde. Es umfasst verschiedene Versionen (Base, SFT, RL-Zero und RL), die durch eine Kombination aus Pre-Training- und Post-Training-Strategien trainiert wurden und Multiple-Token Prediction und spezielle Datenverarbeitungstechniken beinhalten. Das Modell zeigt eine außergewöhnliche Leistung, die mit größeren 32B-Modellen und OpenAIs o1-mini übereinstimmt, insbesondere bei mathematischen und Programmieraufgaben.
Multiple-Token-Vorhersage: Verbessertes Trainingsziel, das die Modellleistung verbessert und die Inferenzgeschwindigkeit beschleunigt
Optimierte Pre-Training-Pipeline: Verwendet mehrdimensionale Datenfilterung und synthetische Generierung von Denkdaten, um die Dichte der Denkmuster zu erhöhen
Fortschrittliches RL-Trainingssystem: Verfügt über eine Seamless Rollout Engine, die durch kontinuierliches Rollout und asynchrone Belohnungsberechnung ein 2,29-fach schnelleres Training und eine 1,96-fach schnellere Validierung ermöglicht
Testschwierigkeitsgesteuerte Code-Belohnung: Implementiert ein differenziertes Bewertungssystem für Testfälle mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden, um eine effektivere Richtlinienoptimierung zu ermöglichen
Anwendungsfälle von MiMo
Mathematische Problemlösung: zeichnet sich durch das Lösen komplexer mathematischer Probleme aus, einschließlich Wettbewerbe auf AIME-Niveau und allgemeine mathematische Bewertungen
Code-Entwicklung und -Tests: Bewältigt verschiedene Programmieraufgaben mit hoher Genauigkeit, was insbesondere durch die LiveCodeBench-Leistung demonstriert wird
Allgemeine Denkaufgaben: Schneidet bei allgemeinen Denk-Benchmarks wie GPQA Diamond und SuperGPQA gut ab, wodurch es sich für logische Analyseaufgaben eignet
Vorteile
Entspricht der Leistung größerer Modelle trotz geringerer Größe (7B Parameter)
Überlegene Leistung sowohl bei mathematischen als auch bei Programmieraufgaben
Effiziente Inferenz durch Multiple-Token-Vorhersage
Open-Source-Verfügbarkeit mit mehreren Modellvarianten
Nachteile
Erfordert einen bestimmten vLLM-Fork für optimale Leistung
Geringere Leistung bei allgemeinen Sprachaufgaben im Vergleich zu spezialisierten Denkaufgaben
Eingeschränkte Verifizierung mit anderen Inferenz-Engines
Wie verwendet man MiMo
Modell herunterladen: Laden Sie eines der MiMo-Modelle von Hugging Face herunter (https://huggingface.co/XiaomiMiMo). Verfügbare Modelle sind: MiMo-7B-Base, MiMo-7B-RL-Zero, MiMo-7B-SFT und MiMo-7B-RL
Umgebung einrichten: Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten. Es wird empfohlen, Xiaomis Fork von vLLM zu verwenden, die auf vLLM 0.7.3 basiert (https://github.com/XiaomiMiMo/vllm/tree/feat_mimo_mtp)
Inferenzmethode wählen: Sie können entweder vLLM (empfohlen) oder HuggingFace für die Inferenz verwenden. vLLM unterstützt die Multiple-Token Prediction (MTP)-Funktion von MiMo
Für vLLM-Inferenz: Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken (vllm), initialisieren Sie das LLM mit Modellpfad und Parametern (Temperatur=0.6 empfohlen), erstellen Sie ein Konversationsformat mit leerem Systemprompt und verwenden Sie llm.chat(), um Antworten zu generieren
Für HuggingFace-Inferenz: Importieren Sie AutoModel und AutoTokenizer von Transformers, laden Sie das Modell und den Tokenizer mit trust_remote_code=True, tokenisieren Sie die Eingaben und verwenden Sie model.generate(), um Ausgaben zu erstellen
Parameter konfigurieren: Verwenden Sie Temperatur=0.6 für beste Ergebnisse. Es wird empfohlen, einen leeren Systemprompt für optimale Leistung zu verwenden
Inferenz ausführen: Geben Sie Ihren Prompt/Ihre Abfrage ein und das Modell generiert Antworten. Das Modell ist besonders stark bei Reasoning-Aufgaben, einschließlich Mathematik und Code
Ausgaben verarbeiten: Verarbeiten Sie den generierten Text aus der Modellausgabe. Für vLLM greifen Sie über output.outputs[0].text auf den Text zu. Verwenden Sie für HuggingFace tokenizer.decode() für die Ausgabe
MiMo FAQs
MiMo ist eine Reihe von 7B-Parameter-Sprachmodellen, die von Xiaomi entwickelt wurden und speziell für Denkaufgaben trainiert wurden. Die Serie umfasst MiMo-7B-Base, MiMo-7B-RL-Zero, MiMo-7B-SFT und MiMo-7B-RL-Modelle.
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