Xiaomi MiMo

Xiaomi MiMo – 小米开源的首个推理大模型

Xiaomi MiMo 是小米推出的首个开源推理大模型，旨在显著提升复杂推理任务的性能。该模型依托联动预训练与后训练的策略，深入挖掘丰富的推理语料，并采用创新的强化学习算法，尤其在数学推理与代码生成方面展现出卓越的能力。

Xiaomi MiMo是什么

Xiaomi MiMo 是小米开源的首个推理大模型，专注于提高模型在复杂推理任务中的表现。该模型基于联动预训练和后训练的方法，充分挖掘海量富推理语料，结合创新的强化学习算法，显著增强数学推理和代码生成的能力。MiMo 仅使用 7B 参数，在多个公开测评集上表现优异，超越了 OpenAI 的 o1-mini 和阿里 Qwen 的 QwQ-32B-Preview 等更大规模的模型。Xiaomi MiMo 提供四个模型版本，分别是预训练模型 MiMo-7B-Base、监督微调模型 MiMo-7B-SFT、强化学习模型 MiMo-7B-RL 和 MiMo-7B-RL-Zero，所有版本均已开源至 HuggingFace，为开发者提供强大的推理工具。

Xiaomi MiMo的主要功能

• 卓越的数学推理能力：能够解决复杂的数学问题，提供清晰的推理过程和准确的答案。
• 高效的代码生成能力：生成高质量的代码，适用于多种编程任务，助力开发者高效完成工作。
• 优化的推理性能：通过联动预训练和后训练提升推理能力，以 7B 参数规模超越更大模型，展现出优秀的推理效率。

Xiaomi MiMo的技术原理

• 预训练阶段：重点挖掘丰富的推理语料，合成约 200B tokens 的推理数据，确保模型熟悉更多推理模式，通过三阶段训练逐步提升训练难度，总训练量达到 25T tokens，模型在多种难度的任务中逐步提升能力。
• 后训练阶段：
  • 强化学习算法：引入 Test Difficulty Driven Reward 算法，以解决困难算法中奖励稀疏的问题，提升模型在复杂任务中的表现。
  • 数据重采样策略：采用 Easy Data Re-Sampling 策略，以稳定强化学习训练过程。
  • 高效训练框架：设计 Seamless Rollout 系统，显著加速 RL 训练（2.29 倍）和验证（1.96 倍），提升训练效率。
• 模型架构优化：针对推理任务进行了模型架构的优化，确保在有限的参数规模下实现高效的推理能力。

Xiaomi MiMo的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/XiaomiMiMo
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/XiaomiMiMo
• 技术论文：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo/blob/main/MiMo-7B-Technical-Report.pdf

Xiaomi MiMo的应用场景

• 教育领域：为数学解题和编程学习提供支持，展示解题步骤和代码示例。
• 科研与学术：协助逻辑推理和算法开发，帮助验证假设及设计实验。
• 软件开发：生成和优化代码，辅助代码调试与问题解决。
• 智能客服：高效解答复杂问题，提升问答系统的响应能力。
• 游戏娱乐：提供策略建议和智力谜题解答，增加游戏的趣味性。

常见问题

Q1: Xiaomi MiMo适合哪些用户？
A: Xiaomi MiMo 适用于教育工作者、研究人员、软件开发者、客服人员以及游戏开发者等多种用户群体。

Q2: Xiaomi MiMo如何获取？
A: 用户可以通过访问 Xiaomi MiMo 的 GitHub 和 HuggingFace 页面获取相关资源和模型。

Q3: Xiaomi MiMo的主要优势是什么？
A: 其主要优势在于强大的数学推理和代码生成能力，能够在较小的参数规模下实现高效的推理性能。