The GW Department of Mathematics is committed to high-quality education and research that prepares the next generation of analytical problem solvers to meet the demands of today’s data-driven world. Our courses span the full spectrum, from introductory undergraduate courses through courses for master's and PhD students.

The Qwen2.5-Math-72B-Instruct model outperforms the Qwen2-Math-72B-Instruct model by an average margin of 4.4 and 6.1 points in English and Chinese, respectively, establishing itself as the best open-source mathematical model currently available.

2024年9月19日 · 一个月前，我们开源了 Qwen 家族的第一款数学专项大语言模型- Qwen2-Math。 今天，我们将它再度升级并开源 Qwen2.5-Math 系列，包括基础模型 Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B，指令微调模型 Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B-Instruct 和数学奖励模型 Qwen2.5-Math-RM-72B。 相较于 Qwen2-Math 只支持使用思维链（CoT）解答英文数学题目，Qwen2.5 系列扩展为同时支持使用思维链和 工具集成推理（TIR） 解决 中英双语 的数学题。 Qwen2.5 …

2024年8月12日 · 阿里通义团队开源新一代数学模型Qwen2-Math，包含1.5B、7B、72B三个参数的基础模型和指令微调模型。 Qwen2-Math基于开源模型Qwen2研发， Qwen2-Math-72B-Instruct在权威测评集MATH上的得分超越目前主流的闭源和开源模型，如GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Gemini-1.5-Pro、Llama-3.1-405B等，以84%的准确率处理了代数、几何、计数与概率、数论等多种数学问题，成为最先进的数学专项模型。

Qwen2.5-Math-RM-72B is a reward model typically used for offering feedback on the quality of reasoning and intermediate steps, serving in Rejection Sampling, reinforcement learning training and RM@N. Here we show a code snippet to show you how to use the Qwen2.5-Math-RM-72B with transformers: from transformers import AutoModel, AutoTokenizer.

2024年8月8日 · Qwen2-Math 是一系列基于 Qwen2 LLM 构建的专门用于数学解题的语言模型，其数学能力显著超越了开源模型，甚至超过了闭源模型（如 GPT-4o）。 我们希望Qwen2-Math能够为科学界解决需要复杂多步逻辑推理的高级数学问题做出贡献。 我们在一系列数学基准评测上评估了我们的数学专用模型 Qwen2-Math。 在 Math 上的评测结果表明，我们最大的数学专用模型 Qwen2-Math-72B-Instruct 超越了最先进的模型，包括 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Gemini …

2024年9月18日 · Qwen2.5-Math-Instruct supports both Chinese and English, and possess advanced mathematical reasoning capabilities, including Chain-of-Thought (CoT) and Tool-Integrated Reasoning (TIR).

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2022年5月9日 · gwn是通过更新一个自适应依赖矩阵，从而来捕获隐藏的空间依赖。 GWN使用堆叠的1D卷积分结构，来使接受域不断扩大，从而使得模型可以处理非常长的序列。

2022年10月15日 · GWN是通过更新一个自适应依赖矩阵，从而来捕获隐藏的空间依赖。 GWN使用堆叠的1D卷积分结构，来使接受域不断扩大，从而使得模型可以处理非常长的序列。 假设1：一个结点的未来信息取决于一个结点的历史信息与相邻结点的历史信息。 问题1：图中结点间相互信息可能出现缺失或增加。 问题2：目前的时空建模难以学习到时间依赖。 RNN容易出现 梯度爆炸 /消失，CNN需要很多1D卷积层（接受域随层数线性增长）。 GWN是基于 CNN 的，图卷积层 …