使用场景
在AIME 2024数学竞赛中，PRIME模型的通过率达到26.7%，超越了GPT-4o和Qwen2.5-Math-7B-Instruct。
通过在线强化学习，PRIME在AMC和AIME竞赛中的表现超过20%。
在MATH-500数据集上，PRIME模型的准确率达到79.2%，比基础模型提高了14.1%。
产品特色
通过隐式过程奖励模型（PRM）提供密集的奖励信号
使用强化学习（RL）技术提升模型的推理能力
在数学竞赛基准测试中取得优异成绩
支持在线更新和推理时的扩展
提供开源代码和数据集以促进研究和应用
能够在有限的数据资源下实现显著的性能提升
使用教程
1. 下载并安装PRIME模型及相关依赖库。
2. 准备用于训练和测试的数学或编程问题数据集。
3. 使用PRIME模型进行推理任务，观察其在不同任务中的表现。
4. 根据需要调整模型参数和训练策略，以优化其推理能力。
5. 利用PRIME的开源代码和数据集进行进一步的研究和开发。
