Выпуск OpenMath-Nemotron-32B и 14B-Kaggle от NVIDIA: Передовые модели ИИ для математического мышления
Математическое мышление представляет собой сложную задачу для ИИ, требующую не только понимания абстрактных концепций, но и способности выполнять многопроцессные логические выводы с высокой точностью. Традиционные языковые модели, хотя и умеют генерировать связный текст, часто испытывают трудности при решении сложных математических задач. Это привело к разработке специализированных архитектур и методов обучения, направленных на улучшение математических возможностей моделей.
Модели OpenMath-Nemotron
NVIDIA представила модели OpenMath-Nemotron-32B и OpenMath-Nemotron-14B-Kaggle, каждая из которых разработана для успешного выполнения задач математического мышления. Эти модели используют масштабную настройку на обширном корпусе математических задач, известном как набор данных OpenMathReasoning. Основная философия дизайна заключается в максимизации точности на конкурентных тестах при учете скорости вывода и эффективности ресурсов.
OpenMath-Nemotron-32B
OpenMath-Nemotron-32B является флагманом этой серии с 32,8 миллиарда параметров. Он использует операции тензоров BF16 для эффективного использования аппаратных ресурсов. Модель достигает выдающихся результатов на нескольких строгих тестах, включая American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024 и 2025. В конфигурации интегрированного мышления (TIR) модель достигает 78,4% точности на AIME24.
Режимы работы
OpenMath-Nemotron-32B поддерживает три режима работы: цепочка размышлений (CoT), интегрированное мышление (TIR) и выбор генеративного решения (GenSelect). Эти режимы позволяют пользователям находить баланс между глубиной объяснений и точностью ответов.
OpenMath-Nemotron-14B-Kaggle
Модель OpenMath-Nemotron-14B-Kaggle, содержащая 14,8 миллиарда параметров, была настроена на стратегически выбранном подмножестве набора данных OpenMathReasoning. Эта версия заняла первое место в конкурсе AIMO-2 Kaggle, демонстрируя высокую адаптивность и эффективность.
Производительность и применение
Обе модели сопровождаются открытым исходным кодом, что позволяет полностью воспроизводить процессы генерации данных, обучения и оценки. Они оптимизированы для работы на архитектурах NVIDIA GPU, что обеспечивает низкую задержку и высокую пропускную способность при развертывании.
Ключевые выводы
- Модели OpenMath-Nemotron решают проблему оснащения языковых моделей мощными математическими способностями.
- Модель с 32 миллиардами параметров достигает выдающейся точности на тестах AIME24/25.
- Модель с 14 миллиардами параметров демонстрирует высокую эффективность при меньшем количестве параметров.
- Обе модели имеют открытые исходные коды и интегрированы в фреймворк NeMo-Skills от NVIDIA.
Практические решения для бизнеса
Рассмотрите возможность автоматизации процессов, где ИИ может добавить максимальную ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат. Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример: бот для продаж от itinai.ru, который автоматизирует взаимодействие с клиентами круглосуточно и управляет всеми этапами клиентского пути.
