Xiaomi MiMo

Xiaomi MiMo 介绍

Xiaomi MiMo 是小米推出的一款推理型大模型，专注于提升复杂任务中的推理能力。该模型通过联动预训练与后训练机制，利用大量高价值推理数据，并结合创新的强化学习算法，显著增强了数学推理和代码生成能力。尽管仅使用 7B 参数规模，MiMo 在多个公开测试集上已超越如 OpenAI 的 o1-mini 和阿里 Qwen 的 QwQ-32B-Preview 等更大规模模型。目前，MiMo 提供四个版本：MiMo-7B-Base、MiMo-7B-SFT、MiMo-7B-RL 和 MiMo-7B-RL-Zero，均已开源至 HuggingFace，为开发者提供高效的推理工具。

Xiaomi MiMo 的主要功能

• 强大的数学推理能力：能够解决复杂的数学问题，并提供清晰的推理路径和准确的答案。
• 高效的代码生成能力：支持多种编程语言，生成高质量且可执行的代码。
• 优化的推理性能：通过预训练与后训练结合的方式，实现高效推理，参数规模较小但表现优异。

Xiaomi MiMo 的技术原理

• 预训练阶段：收集并合成约 200B tokens 的推理数据，采用三阶段训练策略逐步提升模型难度，总训练量达 25T tokens。
• 后训练阶段：
  • 强化学习算法：引入 Test Difficulty Driven Reward 算法，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，增强强化学习训练稳定性。
  • 高效训练框架：设计 Seamless Rollout 系统，提高 RL 训练与验证效率。
• 模型架构优化：针对推理任务进行结构优化，确保在有限参数下实现高性能推理。

Xiaomi MiMo 的项目资源

• 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：辅助数学解题与编程教学，提供详细的解题步骤和代码示例。
• 科研与学术：支持逻辑推理与算法开发，帮助研究者验证假设和设计实验。
• 软件开发：生成和优化代码，提升开发效率与质量。
• 智能客服：处理复杂问题，提升问答系统的准确性与响应速度。
• 游戏娱乐：提供策略建议与谜题解答，增强用户体验。