许可协议：Apache-2.0
任务类型：文本生成
数据集：

• madrylab/gsm8k-platinum
  标签：
• 监督微调
• 文本生成推理
• 数学
• vLLM框架
• TRL库
  库名称：transformers
  语言：
• 英语
  基础模型：
• prithivMLmods/Porpoise-Opus-14B-Exp

Nu2-Lupi-Qwen-14B

Nu2-Lupi-Qwen-14B基于Qwen 2.5 14B架构设计，专为增强数学推理能力而优化。该模型擅长复杂问题求解、逻辑推导及多步骤数学推理，并通过gsm8k-platinum数据集微调，显著提升了数学领域的回答准确性、结构化输出和上下文理解能力。

核心优势

1. 卓越的数学能力：精通代数、微积分、数论等复杂数学问题求解
2. 进阶推理机制：支持分步解题，能清晰阐述数学问题的逻辑推导过程
3. 精准指令遵循：可准确理解并执行多步骤指令，确保输出结构严谨连贯
4. 超长上下文支持：支持128K tokens输入上下文，单次输出可达8K tokens，适合处理复杂数学推导
5. 多语言数学推理：支持英语、中文、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等29种语言

快速入门（transformers版）

通过apply_chat_template加载模型并生成内容的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Nu2-Lupi-Qwen-14B"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "解方程：3x + 5 = 14"
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个数学推理助手"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

应用场景

1. 数学推理与解题：
   适用于代数、几何、微积分及逻辑谜题的高精度求解

2. 教育学术辅助：
   为学生、教师及研究人员提供结构化解题步骤与专业解释

3. 数学对话系统：
   构建需要数学理解能力的智能对话机器人

4. 数据科学分析：
   处理数学数据集，生成结构化数值分析，支持自动化流程

5. 长篇数学内容生成：
   可产出详细解题过程、数学研究报告等高连贯性专业内容

使用限制

1. 硬件要求：
   因参数量庞大且支持长上下文，需配备高内存GPU/TPU

2. 潜在回答偏差：
   虽经精度优化，输出仍可能反映训练数据中的偏差

3. 创造性输出波动：
   处理抽象数学概念时可能出现结果不一致

4. 实时性局限：
   无法获取训练截止日期后的最新数学研究成果

5. 长文本误差传导：
   前期步骤的计算误差可能影响长篇解题的整体准确性

6. 提示词敏感性：
   输入问题的结构清晰度将显著影响回答质量