Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/machinelearning_interview/-1768-1769-1770-1768-): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Machine learning Interview | Telegram Webview: machinelearning_interview/1768 -
Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
🌟 Математические датасет OpenMathReasoning и модели OpenMath-Nemotron - победители олимпиады AIMO-2.

NVIDIA представила новый подход к обучению моделей для сложных математических задач, заняв первое место в конкурсе Kaggle AIMO-2.

Секрет — в огромном датасете OpenMathReasoning, который состоит из 540 тыс. уникальных задач с Art of Problem Solving, 3,2 млн. многошаговых решений (CoT) и 1,7 млн. примеров с интеграцией кода (TIR).

Для сравнения: это в разы больше, чем в популярных аналогах MATH и GSM8K. Все это дополнено 566 тыс. примеров для обучения генеративному выбору решений (GenSelect) — методу, который лучше, чем классическое голосование большинством.

OpenMathReasoning создавался тщательно и ответственно. Сначала задачи фильтровались через Qwen2.5-32B, чтобы убрать простые или дублирующие бенчмарки. Затем DeepSeek-R1 и QwQ-32B генерировали решения, а итеративная тренировка с жесткой фильтрацией улучшала качество. Например, код в TIR-решениях должен был не просто проверять шаги, а давать принципиально новые вычисления — вроде перебора вариантов или численного решения уравнений.

Модели OpenMath-Nemotron (1,5B–32B параметров), обученные на этом наборе данных показали SOTA-результаты. 14B-версия в режиме TIR решает 76,3% задач AIME24 против 65,8% у базового DeepSeek-R1. А с GenSelect, который анализирует 16 кандидатов за раз, точность взлетает до 90%. Даже 1,5B-модель с GenSelect обгоняет 32B-гиганты в отдельных тестах.


📌Лицензирование: CC-BY-4.0 License.


🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Датасет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Math #Dataset #NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/machinelearning_interview/1768
Create:
Last Update:

🌟 Математические датасет OpenMathReasoning и модели OpenMath-Nemotron - победители олимпиады AIMO-2.

NVIDIA представила новый подход к обучению моделей для сложных математических задач, заняв первое место в конкурсе Kaggle AIMO-2.

Секрет — в огромном датасете OpenMathReasoning, который состоит из 540 тыс. уникальных задач с Art of Problem Solving, 3,2 млн. многошаговых решений (CoT) и 1,7 млн. примеров с интеграцией кода (TIR).

Для сравнения: это в разы больше, чем в популярных аналогах MATH и GSM8K. Все это дополнено 566 тыс. примеров для обучения генеративному выбору решений (GenSelect) — методу, который лучше, чем классическое голосование большинством.

OpenMathReasoning создавался тщательно и ответственно. Сначала задачи фильтровались через Qwen2.5-32B, чтобы убрать простые или дублирующие бенчмарки. Затем DeepSeek-R1 и QwQ-32B генерировали решения, а итеративная тренировка с жесткой фильтрацией улучшала качество. Например, код в TIR-решениях должен был не просто проверять шаги, а давать принципиально новые вычисления — вроде перебора вариантов или численного решения уравнений.

Модели OpenMath-Nemotron (1,5B–32B параметров), обученные на этом наборе данных показали SOTA-результаты. 14B-версия в режиме TIR решает 76,3% задач AIME24 против 65,8% у базового DeepSeek-R1. А с GenSelect, который анализирует 16 кандидатов за раз, точность взлетает до 90%. Даже 1,5B-модель с GenSelect обгоняет 32B-гиганты в отдельных тестах.


📌Лицензирование: CC-BY-4.0 License.


🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Датасет
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Math #Dataset #NVIDIA

BY Machine learning Interview






Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1768

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

How Does Bitcoin Work?

Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”

Machine learning Interview from ms


Telegram Machine learning Interview
FROM USA