Can A Gamer Train A Mathematical Reasoning Model?

📄 arXiv: 2506.08935v1 📥 PDF

作者: Andrew Shin

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-10

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

利用游戏GPU训练数学推理模型以降低资源需求

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数学推理 强化学习 内存优化 游戏GPU 模型训练 资源优化 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在数学推理任务中表现优异，但通常需要昂贵的计算资源和高端硬件支持。
  2. 本文提出了一种新方法，通过使用普通游戏GPU和结合强化学习及内存优化技术，成功训练数学推理模型。
  3. 实验结果表明，该模型在数学推理基准测试中表现优于几倍更大的模型，展示了其在资源受限环境下的有效性。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型在数学推理等任务中表现出色，但其开发通常需要高昂的计算资源。本文展示了如何利用一台普通游戏GPU（RTX 3080 Ti）结合强化学习和内存优化技术，训练出一个具有1.5亿参数的数学推理模型。该模型在资源受限的环境中，能够在数学推理基准测试中实现与几倍更大模型相当或更好的性能。这一结果挑战了当前对数学推理模型需要庞大基础设施的传统观念，促进了高性能AI研究的普及。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在数学推理任务中对高昂计算资源的依赖问题。现有方法通常需要高端硬件集群，限制了其普及性。

核心思路：通过使用一台普通的游戏GPU（RTX 3080 Ti），结合强化学习和内存优化技术，训练出一个高效的数学推理模型，从而降低资源需求。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型设计、强化学习训练和内存优化四个主要模块。数据预处理负责准备训练数据，模型设计则基于1.5亿参数的结构，强化学习训练用于优化模型性能，内存优化则确保在有限的GPU内存下高效运行。

关键创新：最重要的创新在于利用普通游戏GPU成功训练出高性能的数学推理模型，打破了对大型基础设施的依赖，与现有方法相比，显著降低了成本和复杂性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以适应数学推理任务的特点。同时，强化学习策略的选择和内存管理策略的优化也是关键设计要素。通过这些设计，模型在资源受限的环境中仍能保持高效的推理能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用RTX 3080 Ti训练的数学推理模型在多个基准测试中表现出色，达到了与几倍更大模型相当或更好的性能。这一成果不仅证明了普通硬件的有效性，还展示了在资源受限环境下的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、自动化推理系统和智能助手等。通过降低对高端硬件的依赖，更多的研究机构和个人开发者能够参与到数学推理模型的研究和应用中，从而推动相关技术的普及和发展。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) have achieved remarkable performance in various tasks including mathematical reasoning, their development typically demands prohibitive computational resources. Recent advancements have reduced costs for training capable models, yet even these approaches rely on high-end hardware clusters. In this paper, we demonstrate that a single average gaming GPU can train a solid mathematical reasoning model, by integrating reinforcement learning and memory optimization techniques. Specifically, we train a 1.5B parameter mathematical reasoning model on RTX 3080 Ti of 16GB memory that achieves comparable or better performance on mathematical reasoning benchmarks than models several times larger, in resource-constrained environments. Our results challenge the paradigm that state-of-the-art mathematical reasoning necessitates massive infrastructure, democratizing access to high-performance AI research. https://github.com/shinandrew/YouronMath.