使用场景

在数学问题解答中，模型能够准确推理出解题步骤并给出正确答案。

在代码生成任务中，模型能够根据问题描述生成符合逻辑的代码片段。

在教育领域，模型可以作为辅助工具，帮助学生理解和掌握复杂的数学和编程概念。

产品特色

• 推理能力提升：通过增量过程奖励增强模型的推理能力。

• 多模型系列：包括不同规模的模型，如1.5B和7B，以适应不同难度的推理任务。

• 标准基准测试：在多个数学和编程相关的数据集上进行了评估，展现出优异的性能。

• 代码评估：专门针对代码相关任务进行了优化，提升了代码生成和评估的能力。

• 兼容性强：支持与vLLM/sglang推理兼容的RM架构。

• 开源模型：模型开源，可以用于商业用途，遵守Skywork社区许可。

• 社区支持：拥有活跃的社区，提供模型使用和讨论的平台。

使用教程

1. 访问Hugging Face网站并搜索Skywork-o1-Open-PRM-Qwen-2.5-1.5B模型。

2. 克隆Skywork-o1-PRM-Inference仓库以获取模型推理代码。

3. 根据仓库中的README.md文件，设置环境并安装必要的依赖。

4. 准备输入数据，包括问题描述和预期的响应格式。

5. 使用模型提供的接口进行推理，并获取模型输出的推理结果。

6. 分析模型输出，根据需要调整输入或模型配置以优化结果。

7. 将模型集成到更大的AI应用或研究项目中，以实现复杂的推理和代码生成任务。