导读

刚刚,GLM家族又发布了一个新成员 数学模型 MathGLM ,以提升大语言模型的数学推理能力。它可以在不使用计算器工具的情况下,高效执行复杂算术运算解答中文数学应用题,已经在魔搭社区全球首发开源啦!

 

老规矩,还是最新鲜的社区体验、推理实践教程跟上,快一起来看看 MathGLM 这个理科生的表现吧~

 

 
 

环境配置与安装

 

使用步骤

本文主要演示的模型为MathGLM模型,在ModelScope的免费Notebook的环境(这里以PAI-DSW为例)的配置下运行(显卡类型为A10, 显存24G)  :

 

 

服务器连接与环境准备

1、进入ModelScope首页:modelscope.cn,进入我的Notebook

 

2、选择GPU环境,进入PAI-DSW在线开发环境

 

 

3、新建Notebook

 

 

4. 安装相关的python包

pip install SwissArmyTransformer==0.2.*

 

 
 

创空间体验

 

创空间体验链接(点击文末阅读原文直达):

https://www.modelscope.cn/studios/ZhipuAI/MathGLM-demo/summary

 

MathGLM 旨在增强大模型在数学推理上的性能,主要关注在精确计算算术运算(基础算术运算和复杂混合运算)和提升模型的中文数学解决能力,接下来,我们就重点考察一下这两部分的能力:

 

先看算术能力

 

  • 高位数加减乘除

 

  • 解方程

 

算术基础还是很扎实的,再看看生活中的数学理解及应用题解题情况

 

  • 算价格

 

 

  • 分苹果余数问题

 

 

  • 浓度计算类

 

 

 

模型链接及下载

 

MathGLM 模型现已在ModelScope社区开源:

https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/MathGLM/summary

 

社区支持直接下载模型的repo:


from modelscope import snapshot_download, Model, pipeline, Tasks

model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/MathGLM', revision='v1.0.0')

 

模型推理

 

推理代码:

方法1:使用model推理


from modelscope import snapshot_download, Model, pipeline, Tasks

model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/MathGLM', revision='v1.0.0')
model = Model.from_pretrained(model_dir)
query = '鸡和兔在一个笼子里,共有35个头,94只脚,那么鸡有多少只?'
response = model(query)
print(response)

# x=35-((94-35*2)/(4-2))=35-((94-70)/(4-2))=35-(24/(4-2))=35-(24/2)=35-12=23

 

方法2:使用pipeline推理


from modelscope import snapshot_download, Model, pipeline, Tasks

model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/MathGLM', revision='v1.0.0')
pipe = pipeline(task=Tasks.text_generation, model=model_dir)
query = '10*9*8=?'
response = pipe(query)
print(response)

# x=10*9*8=90*8=720

 

资源消耗:

 

MathGLM不俗的表现能让我们欣喜地看到LLM在数学能力上的潜力,相信未来LLM会更善于分析和解决实际问题,提供高效的解决方案,同时在决策和判断方面有更加敏锐的表现!

 

直达链接:https://www.modelscope.cn/studios/ZhipuAI/MathGLM-demo/summary

Logo

ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单!

更多推荐