需求人群
该产品主要面向教育领域的学生、教师以及教育机构。学生可以通过模型获得数学问题的详细解题思路和答案,提升学习效率;教师可以利用模型辅助教学,为学生提供多样化的解题方法;教育机构可以将其集成到教学系统中,丰富教学资源。
使用场景
学生在解决复杂的数学问题时,使用该模型获取详细的解题思路和逐步解答过程,从而更好地理解问题。教师在备课时,利用模型生成多种解题方法,丰富教学内容,提高课堂互动性。教育机构将模型集成到在线学习平台,为学生提供个性化的数学辅导服务。
产品特色
基于Qwen2.5-14B-Instruct模型优化,具备强大的推理能力。采用两阶段学习策略,第一阶段从大型教师模型学习,第二阶段进行自迭代优化。能够自动生成推理链,并从中总结出逐步的问题解决过程。支持在单个GPU上部署,无需量化,降低硬件要求。针对教育领域优化,尤其适合K12数学问题的解答。输出格式标准化,包含推理链和总结的解题过程。通过严格的数据筛选和训练指令选择,确保模型输出的准确性和可靠性。提供预定义的系统消息和用户消息模板,方便用户快速上手使用。
使用教程
1访问Hugging Face模型页面,获取模型的详细信息和使用指南。2安装必要的依赖库,如Transformers和Safetensors。3使用预定义的系统消息和用户消息模板,将数学问题填入模板中的“question”字段。4通过Transformers加载模型,并使用模板生成的提示进行推理。5解析模型输出,提取“thinking”和“summary”部分,获取详细的推理链和总结的解题过程。