MiMo
MiMo es una serie de modelos de lenguaje de 7B parámetros desarrollada por Xiaomi que se especializa en capacidades de razonamiento matemático y de código, logrando un rendimiento comparable al de modelos más grandes a través de estrategias innovadoras de pre-entrenamiento y post-entrenamiento.
https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:16/05/2025
¿Qué es MiMo?
MiMo es una serie de modelos de lenguaje desarrollados por el equipo LLM-Core de Xiaomi que se centra en mejorar las capacidades de razonamiento tanto en matemáticas como en código. La serie incluye MiMo-7B-Base (modelo base), MiMo-7B-RL (modelo de aprendizaje por refuerzo), MiMo-7B-SFT (modelo ajustado con supervisión) y MiMo-7B-RL-Zero. A pesar de su tamaño relativamente pequeño de 7B parámetros, MiMo demuestra habilidades de razonamiento excepcionales que pueden igualar o superar el rendimiento de modelos mucho más grandes de 32B e incluso competir con el modelo o1-mini de OpenAI.
Características Principales de MiMo
MiMo es una serie de modelos de lenguaje de 7B parámetros desarrollada por Xiaomi, diseñada específicamente para mejorar las capacidades de razonamiento tanto en matemáticas como en código. Incluye diferentes versiones (Base, SFT, RL-Zero y RL) entrenadas mediante una combinación de estrategias de preentrenamiento y postentrenamiento, que incluyen la predicción de múltiples tokens y técnicas especializadas de procesamiento de datos. El modelo demuestra un rendimiento excepcional que iguala a modelos más grandes de 32B y al o1-mini de OpenAI, particularmente en tareas matemáticas y de codificación.
Predicción de Múltiples Tokens: Objetivo de entrenamiento mejorado que mejora el rendimiento del modelo y acelera la velocidad de inferencia
Pipeline de Preentrenamiento Optimizado: Utiliza el filtrado de datos multidimensionales y la generación de datos de razonamiento sintético para aumentar la densidad de patrones de razonamiento
Sistema Avanzado de Entrenamiento RL: Cuenta con un motor de despliegue continuo que proporciona un entrenamiento 2.29× más rápido y una validación 1.96× más rápida a través del despliegue continuo y el cálculo asíncrono de recompensas
Recompensa de Código Impulsada por la Dificultad de la Prueba: Implementa un sistema de puntuación detallado para casos de prueba con diferentes niveles de dificultad para proporcionar una optimización de políticas más efectiva
Casos de Uso de MiMo
Resolución de Problemas Matemáticos: Sobresale en la resolución de problemas matemáticos complejos, incluidas las competiciones de nivel AIME y las evaluaciones matemáticas generales
Desarrollo y Pruebas de Código: Maneja diversas tareas de codificación con alta precisión, particularmente demostrada a través del rendimiento de LiveCodeBench
Tareas de Razonamiento General: Funciona bien en puntos de referencia de razonamiento general como GPQA Diamond y SuperGPQA, lo que lo hace adecuado para tareas de análisis lógico
Ventajas
Iguala el rendimiento de modelos más grandes a pesar de su menor tamaño (7B parámetros)
Rendimiento superior tanto en matemáticas como en tareas de codificación
Inferencia eficiente a través de la predicción de múltiples tokens
Disponibilidad de código abierto con múltiples variantes de modelo
Desventajas
Requiere una bifurcación vLLM específica para un rendimiento óptimo
Menor rendimiento en tareas de lenguaje general en comparación con tareas de razonamiento especializadas
Verificación limitada con otros motores de inferencia
Cómo Usar MiMo
Descargar el Modelo: Descargue uno de los modelos MiMo de Hugging Face (https://huggingface.co/XiaomiMiMo). Los modelos disponibles son: MiMo-7B-Base, MiMo-7B-RL-Zero, MiMo-7B-SFT y MiMo-7B-RL
Configurar el Entorno: Instale las dependencias necesarias. Se recomienda utilizar la bifurcación de vLLM de Xiaomi que se basa en vLLM 0.7.3 (https://github.com/XiaomiMiMo/vllm/tree/feat_mimo_mtp)
Elegir el Método de Inferencia: Puede utilizar vLLM (recomendado) o HuggingFace para la inferencia. vLLM admite la función de Predicción de Múltiples Tokens (MTP) de MiMo
Para la Inferencia con vLLM: Importe las bibliotecas necesarias (vllm), inicialice el LLM con la ruta del modelo y los parámetros (se recomienda temperature=0.6), cree el formato de conversación con un mensaje del sistema vacío y utilice llm.chat() para generar respuestas
Para la Inferencia con HuggingFace: Importe AutoModel y AutoTokenizer de transformers, cargue el modelo y el tokenizador con trust_remote_code=True, tokenice las entradas y utilice model.generate() para crear las salidas
Configurar los Parámetros: Utilice temperature=0.6 para obtener los mejores resultados. Se recomienda utilizar un mensaje del sistema vacío para un rendimiento óptimo
Ejecutar la Inferencia: Ingrese su prompt/consulta y el modelo generará respuestas. El modelo es particularmente fuerte en tareas de razonamiento, incluidas las matemáticas y el código
Manejar las Salidas: Procese el texto generado de la salida del modelo. Para vLLM, acceda al texto a través de output.outputs[0].text. Para HuggingFace, utilice tokenizer.decode() en la salida
Preguntas Frecuentes de MiMo
MiMo es una serie de modelos de lenguaje de 7B parámetros desarrollados por Xiaomi, diseñados y entrenados específicamente para tareas de razonamiento. La serie incluye los modelos MiMo-7B-Base, MiMo-7B-RL-Zero, MiMo-7B-SFT y MiMo-7B-RL.
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