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

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阿里云通义开源全新数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM，72B和7B版本性能均大幅领先同类开源模型。尤其在识别推理错误步骤方面，7B小尺寸模型便超越了GPT-4o。同时，通义团队还开源了首个步骤级评估标准ProcessBench，弥补了大模型推理过程错误评估的不足。

大模型推理中常出现逻辑错误或编造看似合理的步骤。准确识别并减少这类错误，对于增强模型推理能力和提升可信度至关重要。过程奖励模型(PRM)为此提供了一种有效方法：PRM对每一步推理行为进行评估和反馈，从而优化模型的推理策略，最终提升推理能力。

通义团队提出了一种高效的PRM数据构建方法，将蒙特卡洛估计与大模型判断相结合，提供更可靠的推理过程反馈。基于Qwen2.5-Math-Instruct模型微调，获得了72B和7B版本的Qwen2.5-Math-PRM模型，数据利用率和性能均显著提升。

在GSM8K、MATH、Minerva Math等7个数学基准测试的Best-of-N评测中，Qwen2.5-Math-PRM-7B超越了同尺寸的开源PRM模型；Qwen2.5-Math-PRM-72B则整体性能最佳，优于同尺寸的结果奖励模型Qwen2.5-Math-RM-72B。

为更有效地评估模型识别数学推理错误步骤的能力，通义团队创建了ProcessBench评估标准。该基准包含3400个数学问题测试案例，涵盖奥赛难度题目，并由专家标注了逐步推理过程，能够全面评估模型识别错误步骤的能力。该标准也已开源。

ProcessBench评估结果显示，72B和7B版本的Qwen2.5-Math-PRM均具有显著优势。7B版本不仅超越了同尺寸的开源PRM模型，甚至超过了闭源GPT-4o-0806，证明了PRM在提升推理可靠性方面的有效性，并为未来推理过程监督技术的研发提供了新的方向。

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