論文の概要: AIMO-2 Winning Solution: Building State-of-the-Art Mathematical Reasoning Models with OpenMathReasoning dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16891v1
• Date: Wed, 23 Apr 2025 17:13:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 15:01:46.678002
• Title: AIMO-2 Winning Solution: Building State-of-the-Art Mathematical Reasoning Models with OpenMathReasoning dataset
• Title（参考訳）: AIMO-2ウィンニングソリューション:OpenMathReasoningデータセットによる最先端の数学的推論モデルの構築
• Authors: Ivan Moshkov, Darragh Hanley, Ivan Sorokin, Shubham Toshniwal, Christof Henkel, Benedikt Schifferer, Wei Du, Igor Gitman,
• Abstract要約: 本稿では,AI Mathematical Olympiad-Progress Prize 2 (AIMO-2) コンペティションの受賞について述べる。 最先端の数学的推論モデルを構築するための私たちのレシピは、3つの重要な柱に依存しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.13404599390294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents our winning submission to the AI Mathematical Olympiad - Progress Prize 2 (AIMO-2) competition. Our recipe for building state-of-the-art mathematical reasoning models relies on three key pillars. First, we create a large-scale dataset comprising 540K unique high-quality math problems, including olympiad-level problems, and their 3.2M long-reasoning solutions. Second, we develop a novel method to integrate code execution with long reasoning models through iterative training, generation, and quality filtering, resulting in 1.7M high-quality Tool-Integrated Reasoning solutions. Third, we create a pipeline to train models to select the most promising solution from many candidates. We show that such generative solution selection (GenSelect) can significantly improve upon majority voting baseline. Combining these ideas, we train a series of models that achieve state-of-the-art results on mathematical reasoning benchmarks. To facilitate further research, we release our code, models, and the complete OpenMathReasoning dataset under a commercially permissive license.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AI Mathematical Olympiad-Progress Prize 2 (AIMO-2) コンペティションの受賞について述べる。 最先端の数学的推論モデルを構築するための私たちのレシピは、3つの重要な柱に依存しています。 まず,オリンピアドレベルの問題を含む540Kの固有な高次数学問題と,その3.2M長共振解からなる大規模データセットを作成する。 第2に、反復的なトレーニング、生成、品質フィルタリングにより、コード実行と長い推論モデルを統合する新しい手法を開発し、その結果、1.7Mの高品質なツール統合推論ソリューションが実現した。 第3に、多くの候補から最も有望なソリューションを選択するために、モデルをトレーニングするパイプラインを作成します。 このような生成的解選択(GenSelect)は、多数決ベースラインにおいて著しく改善可能であることを示す。 これらのアイデアを組み合わせることで、数学的推論ベンチマークで最先端の結果を得る一連のモデルを訓練する。 さらなる研究を容易にするため、商用ライセンスの下で、コード、モデル、完全なOpenMathReasoningデータセットをリリースします。

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