MiMo
MiMo è una serie di modelli linguistici da 7B parametri sviluppata da Xiaomi specializzata in capacità di ragionamento matematico e di codice, che raggiunge prestazioni paragonabili a modelli più grandi attraverso strategie innovative di pre-addestramento e post-addestramento.
https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo?ref=aipure&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:May 16, 2025
Cos'è MiMo
MiMo è una serie di modelli linguistici sviluppati dal team LLM-Core di Xiaomi che si concentra sul miglioramento delle capacità di ragionamento sia in matematica che in codice. La serie include MiMo-7B-Base (modello base), MiMo-7B-RL (modello di apprendimento per rinforzo), MiMo-7B-SFT (modello fine-tuned supervisionato) e MiMo-7B-RL-Zero. Nonostante le sue dimensioni relativamente ridotte di 7B parametri, MiMo dimostra eccezionali capacità di ragionamento che possono eguagliare o superare le prestazioni di modelli molto più grandi da 32B e persino competere con il modello o1-mini di OpenAI.
Caratteristiche principali di MiMo
MiMo è una serie di modelli linguistici con 7 miliardi di parametri sviluppata da Xiaomi, specificamente progettata per capacità di ragionamento avanzate sia in matematica che in codice. Include diverse versioni (Base, SFT, RL-Zero e RL) addestrate attraverso una combinazione di strategie di pre-addestramento e post-addestramento, caratterizzate da Multiple-Token Prediction e tecniche specializzate di elaborazione dei dati. Il modello dimostra prestazioni eccezionali che eguagliano modelli più grandi da 32 miliardi e l'o1-mini di OpenAI, in particolare in compiti matematici e di codifica.
Multiple-Token Prediction: Obiettivo di addestramento avanzato che migliora le prestazioni del modello e accelera la velocità di inferenza
Pipeline di pre-addestramento ottimizzata: Utilizza il filtraggio dei dati multidimensionale e la generazione di dati di ragionamento sintetici per aumentare la densità dei pattern di ragionamento
Sistema avanzato di addestramento RL: Dispone di un Seamless Rollout Engine che fornisce un addestramento 2,29× più veloce e una validazione 1,96× più veloce attraverso il rollout continuo e il calcolo asincrono della ricompensa
Ricompensa di codice guidata dalla difficoltà del test: Implementa un sistema di punteggio granulare per i casi di test con diversi livelli di difficoltà per fornire un'ottimizzazione della politica più efficace
Casi d'uso di MiMo
Risoluzione di problemi matematici: Eccelle nella risoluzione di problemi matematici complessi, tra cui competizioni a livello AIME e valutazioni matematiche generali
Sviluppo e test di codice: Gestisce vari compiti di codifica con elevata precisione, particolarmente dimostrato attraverso le prestazioni di LiveCodeBench
Compiti di ragionamento generale: Funziona bene su benchmark di ragionamento generale come GPQA Diamond e SuperGPQA, rendendolo adatto per compiti di analisi logica
Vantaggi
Eguaglia le prestazioni di modelli più grandi nonostante le dimensioni inferiori (7 miliardi di parametri)
Prestazioni superiori sia in matematica che in compiti di codifica
Inferenza efficiente attraverso Multiple-Token Prediction
Disponibilità open-source con molteplici varianti del modello
Svantaggi
Richiede una fork specifica di vLLM per prestazioni ottimali
Prestazioni inferiori su compiti linguistici generali rispetto a compiti di ragionamento specializzati
Verifica limitata con altri motori di inferenza
Come usare MiMo
Scarica il Modello: Scarica uno dei modelli MiMo da Hugging Face (https://huggingface.co/XiaomiMiMo). I modelli disponibili sono: MiMo-7B-Base, MiMo-7B-RL-Zero, MiMo-7B-SFT e MiMo-7B-RL
Configura l'Ambiente: Installa le dipendenze richieste. Si consiglia di utilizzare il fork di vLLM di Xiaomi che si basa su vLLM 0.7.3 (https://github.com/XiaomiMiMo/vllm/tree/feat_mimo_mtp)
Scegli il Metodo di Inferenza: Puoi utilizzare vLLM (consigliato) o HuggingFace per l'inferenza. vLLM supporta la funzionalità Multiple-Token Prediction (MTP) di MiMo
Per l'Inferenza vLLM: Importa le librerie richieste (vllm), inizializza l'LLM con il percorso del modello e i parametri (temperatura=0.6 consigliata), crea il formato di conversazione con un prompt di sistema vuoto e usa llm.chat() per generare risposte
Per l'Inferenza HuggingFace: Importa AutoModel e AutoTokenizer da transformers, carica il modello e il tokenizer con trust_remote_code=True, tokenizza gli input e usa model.generate() per creare gli output
Configura i Parametri: Usa temperatura=0.6 per ottenere i migliori risultati. Si consiglia di utilizzare un prompt di sistema vuoto per prestazioni ottimali
Esegui l'Inferenza: Inserisci il tuo prompt/query e il modello genererà risposte. Il modello è particolarmente forte nei compiti di ragionamento, inclusi matematica e codice
Gestisci gli Output: Elabora il testo generato dall'output del modello. Per vLLM, accedi al testo tramite output.outputs[0].text. Per HuggingFace, usa tokenizer.decode() sull'output
FAQ di MiMo
MiMo è una serie di modelli linguistici con 7 miliardi di parametri sviluppati da Xiaomi, specificamente progettati e addestrati per attività di ragionamento. La serie include MiMo-7B-Base, MiMo-7B-RL-Zero, MiMo-7B-SFT e MiMo-7B-RL.
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