MiMo
MiMoは、Xiaomiによって開発された7Bパラメーターの言語モデルシリーズであり、数学的およびコード推論能力に特化しており、革新的な事前トレーニングおよび事後トレーニング戦略を通じて、より大きなモデルに匹敵するパフォーマンスを実現しています。
https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年05月16日
MiMoとは
MiMoは、XiaomiのLLM-Coreチームによって開発された一連の言語モデルであり、数学とコードの両方における推論能力の向上に焦点を当てています。このシリーズには、MiMo-7B-Base（ベースモデル）、MiMo-7B-RL（強化学習モデル）、MiMo-7B-SFT（教師ありファインチューニングモデル）、およびMiMo-7B-RL-Zeroが含まれています。MiMoは、7Bパラメーターという比較的小さなサイズにもかかわらず、32Bモデルよりもはるかに大きなモデルのパフォーマンスに匹敵またはそれを超え、OpenAIのo1-miniモデルとも競合できる卓越した推論能力を発揮します。
MiMoの主な機能
MiMoはXiaomiによって開発された7Bパラメータの言語モデルシリーズであり、特に数学とコードの両方における推論能力の向上を目的として設計されています。複数のトークン予測や特殊なデータ処理技術を特徴とし、事前学習と事後学習の戦略を組み合わせてトレーニングされたさまざまなバージョン（Base、SFT、RL-Zero、RL）が含まれています。このモデルは、特に数学およびコーディングのタスクにおいて、より大規模な32BモデルやOpenAIのo1-miniに匹敵する優れたパフォーマンスを示しています。
複数のトークン予測: モデルのパフォーマンスを向上させ、推論速度を加速する強化されたトレーニング目標
最適化された事前学習パイプライン: 多次元データフィルタリングと合成推論データ生成を使用して、推論パターンの密度を高めます
高度なRLトレーニングシステム: 継続的なロールアウトと非同期報酬計算を通じて、2.29倍高速なトレーニングと1.96倍高速な検証を提供するシームレスロールアウトエンジンを搭載しています
テスト難易度駆動型コード報酬: より効果的なポリシー最適化を提供するために、さまざまな難易度レベルのテストケースに対してきめ細かいスコアリングシステムを実装します
MiMoのユースケース
数学の問題解決: AIMEレベルの競技会や一般的な数学の評価を含む、複雑な数学の問題を解決することに優れています
コードの開発とテスト: 特にLiveCodeBenchのパフォーマンスを通じて実証されているように、さまざまなコーディングタスクを高精度で処理します
一般的な推論タスク: GPQA DiamondやSuperGPQAのような一般的な推論ベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、論理分析タスクに適しています
メリット
より小さいサイズ（7Bパラメータ）にもかかわらず、より大規模なモデルのパフォーマンスに匹敵します
数学とコーディングの両方のタスクで優れたパフォーマンスを発揮します
複数のトークン予測による効率的な推論
複数のモデルバリアントを備えたオープンソースの可用性
デメリット
最適なパフォーマンスを得るには、特定のvLLMフォークが必要です
特殊な推論タスクと比較して、一般的な言語タスクでのパフォーマンスが低い
他の推論エンジンでの検証が限られている
MiMoの使い方
モデルをダウンロード: Hugging Face（https://huggingface.co/XiaomiMiMo）からMiMoモデルのいずれかをダウンロードします。利用可能なモデルは、MiMo-7B-Base、MiMo-7B-RL-Zero、MiMo-7B-SFT、およびMiMo-7B-RLです。
環境をセットアップ: 必要な依存関係をインストールします。vLLM 0.7.3に基づくXiaomiのvLLMのフォーク（https://github.com/XiaomiMiMo/vllm/tree/feat_mimo_mtp）を使用することをお勧めします。
推論方法を選択: 推論には、vLLM（推奨）またはHuggingFaceのいずれかを使用できます。vLLMは、MiMoのMultiple-Token Prediction（MTP）機能をサポートしています。
vLLM推論の場合: 必要なライブラリ（vllm）をインポートし、モデルパスとパラメーター（temperature=0.6を推奨）を使用してLLMを初期化し、空のシステムプロンプトで会話形式を作成し、llm.chat()を使用して応答を生成します。
HuggingFace推論の場合: transformersからAutoModelとAutoTokenizerをインポートし、trust_remote_code=Trueでモデルとトークナイザーをロードし、入力をトークン化し、model.generate()を使用して出力を生成します。
パラメーターを構成: 最良の結果を得るには、temperature=0.6を使用します。最適なパフォーマンスを得るには、空のシステムプロンプトを使用することをお勧めします。
推論を実行: プロンプト/クエリを入力すると、モデルが応答を生成します。このモデルは、数学やコードなどの推論タスクに特に優れています。
出力を処理: モデル出力から生成されたテキストを処理します。vLLMの場合、output.outputs[0].textからテキストにアクセスします。HuggingFaceの場合、出力でtokenizer.decode()を使用します。
MiMoのよくある質問
MiMoは、Xiaomiによって開発された7Bパラメータの言語モデルのシリーズであり、特に推論タスクのために設計およびトレーニングされています。このシリーズには、MiMo-7B-Base、MiMo-7B-RL-Zero、MiMo-7B-SFT、およびMiMo-7B-RLモデルが含まれています。
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