DeepScaleR-1.5B-Preview
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Deepscaler 1.5B Preview
簡介 :
DeepScaleR-1.5B-Preview 是一個經過強化學習優化的大型語言模型,專注於提升數學問題解決能力。該模型通過分佈式強化學習算法,顯著提高了在長文本推理場景下的準確率。其主要優點包括高效的訓練策略、顯著的性能提升以及開源的靈活性。該模型由加州大學伯克利分校的 Sky Computing Lab 和 Berkeley AI Research 團隊開發,旨在推動人工智能在教育領域的應用,尤其是在數學教育和競賽數學領域。模型採用 MIT 開源許可,完全免費供研究人員和開發者使用。
需求人群 :
該模型主要面向教育領域的研究人員、開發者以及數學競賽選手。研究人員可以利用其開源特性進行算法研究和改進;開發者可以將其集成到教育軟件中,為學生提供智能輔導;數學競賽選手可以使用該模型進行解題練習和思路啟發。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 66.5K
使用場景
在數學競賽輔導軟件中集成該模型,為學生提供即時解題建議和思路。
研究人員利用該模型的開源代碼,探索新的強化學習算法優化方法。
數學教師使用該模型生成練習題和解析,輔助課堂教學。
產品特色
使用分佈式強化學習算法優化模型性能
支持長文本上下文(最長可達24K),提升複雜問題解決能力
基於大規模數學問題數據集進行訓練,覆蓋 AIME、AMC 等競賽題目
提供高效的推理服務支持,兼容多種高性能推理系統
開源模型架構和訓練方法,便於開發者二次開發和研究
使用教程
1. 訪問 Hugging Face 網站並下載 DeepScaleR-1.5B-Preview 模型文件。
2. 安裝支持的推理系統(如 vLLM 或 Hugging Face Text Generation Inference)。
3. 將模型加載到推理系統中,配置合適的參數(如上下文長度、採樣策略等)。
4. 使用模型進行數學問題的推理和解答,通過 API 接口調用模型服務。
5. 根據實際需求對模型輸出進行解析和處理,例如提取答案、生成解題步驟等。
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