阿里云通义开源最强过程奖励PRM模型 7B尺寸比GPT-4o更能发现推理错误

快科技1月16日消息，今日， 阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM，72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型。

据了解，在识别推理错误步骤能力上， Qwen2.5-Math-PRM以7B的小尺寸超越了GPT-4o 。同时，通义团队还开源了首个步骤级的评估标准 ProcessBench ，此项评估标准填补了大模型推理过程错误评估的空白。

据了解，为更好衡量模型识别数学推理中错误步骤的能力，通义团队提出的全新评估标准 ProcessBench 。该基准由 3400个 数学问题测试案例组成，其中还包含奥赛难度的题目，每个案例都有人类专家标注的逐步推理过程，可综合全面评估模型识别错误步骤能力。这一评估标准也已开源。

此外，在ProcessBench上对错误步骤的识别能力的评估中，72B及7B尺寸的Qwen2.5-Math-PRM均显示出显著的优势，7B版本的PRM模型不但超越同尺寸开源PRM模型， 甚至超越了闭源GPT-4o-0806 。这证明了过程奖励模型（PRM）能够显著提高推理的可靠性，为未来开发推理过程监督技术开辟了新的途径。