原贴链接

除了数学结果奖励模型（ORM）Qwen2.5 - Math - RM - 72B之外，我们还发布了进程奖励模型（PRM），即Qwen2.5 - Math - PRM - 7B和Qwen2.5 - Math - PRM - 72B。PRM是大型语言模型（LLMs）数学推理中进程监督的一种很有前途的方法，旨在识别和减轻推理过程中的中间错误。我们训练的PRM在Best - of - N（BoN）评估中表现出色，在ProcessBench中也有更强的错误识别性能。相关论文：《数学推理中开发进程奖励模型的经验教训》，arXiv:2501.07301 [cs.CL]：https://arxiv.org/abs/2501.07301

讨论总结

该讨论围绕Qwen发布的72B和7B数学模型过程奖励模型（PRM）展开。有人认为这对数学任务很棒，也强调非数学任务对PRM的需求，还从学术、训练模型等角度探讨其意义，也涉及到PRM对不同类型模型的影响，以及网络连接在模型测试方面可能面临的问题，整体讨论比较积极且深入。

主要观点

  1. 👍 Qwen发布数学PRM是很好的事情
    • 支持理由：推动数学模型发展
    • 反对声音：无
  2. 🔥 非数学任务急需PRM
    • 正方观点：像编程、法律、医疗等复杂领域通用推理任务需要PRM优化测试时间计算
    • 反方观点：无
  3. 💡 从学术和训练模型角度看该发布很有趣且推动领域发展
    • 解释：有助于公开推动该领域发展
  4. 💡 对于常见生成任务没有太大用处
    • 解释：Qwen2.5 - Math - PRM - 72B主要用于推理和中间步骤的质量反馈而非生成任务
  5. 💡 常规网络连接未来不足以测试所有重要模型发布
    • 解释：新模型发布速度快，Hugging Face数据传输速度相对有限，会使下载队列饱和

金句与有趣评论

  1. “😂 Zealousideal - Cut590：This is great but we’re in desperate need of PRMs for non math tasks!”
    • 亮点：指出在非数学任务中对PRM的迫切需求，对比Qwen在数学任务中的PRM发布
  2. “🤔 Academically and for training other models very interesting and a strong move to openly advance the field, but (in case it wasn’t obvious) for your usual generation tasks not so useful:”
    • 亮点：从学术和训练模型以及常见生成任务两个角度看待Qwen发布PRM的意义
  3. “👀 There will come a time, not too far in the future, where a regular Internet connection, even if it has no download limit, will no longer be sufficient to test out all significant model releases.”
    • 亮点：提出网络连接在未来测试模型发布时可能面临的问题

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于PRM在不同任务中的作用，例如在常见生成任务中的作用存在不同看法。可能的原因是不同用户关注的任务类型和应用场景不同，以及对PRM机制理解的深度和角度差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：PRM在更多不同类型任务中的应用和影响。
  • 潜在影响：如果PRM能在更多非数学任务中得到应用，可能会提高这些任务中的推理准确性；网络连接问题可能促使模型发布平台改进数据传输方式或者用户寻找更高速的网络。

详细内容：

标题：Qwen 发布新数学模型的热门讨论

近日，Reddit 上一则关于 Qwen 发布 72B 和 7B 过程奖励模型（PRM）的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了相关模型的链接：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Math-PRM-72B 、https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Math-PRM-7B ，并对 PRM 模型进行了介绍，目前该帖获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在 PRM 模型的应用领域和局限性，以及在不同任务中的效果。有人认为这很棒，但迫切需要将 PRM 应用于非数学任务；也有人指出该技术主要适用于监督任务，存在一定的局限性。

有用户分享道：“更多一般的复杂领域推理任务，比如编程任务、法律任务、医疗任务，如果这些领域有 PRM，就能更广泛地优化测试时间计算。”还有用户提到：“机器翻译任务、狩猎任务、计算机黑客任务等也可能适用。”

有人认为，推理模型有时会得出结论然后思考“我犯错了吗？”并返回去修正，所以 PRM 模型在识别和减轻中间错误方面表现出色。也有人觉得 llama 模型有时也能即时自我修正。

关于模型的应用前景，有人认为对于学术研究和训练其他模型很有意义，但对于日常生成任务并非特别有用。还有人认为它可以用于让未经 CoT 调整的模型逐步改进其响应。

此外，讨论还涉及到模型发布和下载的问题。有人表示未来普通网络连接可能无法满足测试所有重要模型发布的需求，新模型发布速度太快可能会使下载队列饱和。有人提出 Hugging face 应添加种子链接作为替代下载方式，也有人认为 IPFS 协议可以用于以去中心化的方式共享大文件并保持完整性。

这些讨论展示了大家对于 Qwen 发布的新模型的不同看法和深入思考，也反映了当前模型发展所面临的一些挑战和机遇。