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MiMo：解锁语言模型的推理潜力——从预训练到后训练
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了MiMo-7B模型，通过优化预训练和后训练阶段，显著提升了推理能力和任务性能，超越了更大模型。
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关键要点
- 本研究提出了MiMo-7B模型，旨在解决现有语言模型在推理任务中的局限性。
- 模型通过优化预训练和后训练阶段来提升推理能力和任务性能。
- 在预训练过程中，采用了新的数据预处理和数据混合策略。
- 后训练阶段使用了130K可验证的数学和编程问题的强化学习。
- MiMo-7B模型在各种推理任务中超越了更大型模型。
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