导读
刚刚，GLM家族又发布了一个新成员 数学模型 MathGLM ，以提升大语言模型的数学推理能力。它可以在不使用计算器工具的情况下，高效执行复杂算术运算，解答中文数学应用题，已经在魔搭社区全球首发开源啦！
老规矩，还是最新鲜的社区体验、推理实践教程跟上，快一起来看看 MathGLM 这个理科生的表现吧~
环境配置与安装
使用步骤
本文主要演示的模型为MathGLM模型，在ModelScope的免费Notebook的环境（这里以PAI-DSW为例）的配置下运行（显卡类型为A10, 显存24G） ：
服务器连接与环境准备
1、进入ModelScope首页：modelscope.cn，进入我的Notebook
2、选择GPU环境，进入PAI-DSW在线开发环境
3、新建Notebook
4. 安装相关的python包
pip install SwissArmyTransformer==0.2.*
创空间体验
创空间体验链接（点击文末阅读原文直达）：
https://www.modelscope.cn/studios/ZhipuAI/MathGLM-demo/summary
MathGLM 旨在增强大模型在数学推理上的性能，主要关注在精确计算算术运算（基础算术运算和复杂混合运算）和提升模型的中文数学解决能力，接下来，我们就重点考察一下这两部分的能力：
先看算术能力
- 高位数加减乘除
- 解方程
算术基础还是很扎实的，再看看生活中的数学理解及应用题解题情况
- 算价格
- 分苹果余数问题
- 浓度计算类
模型链接及下载
MathGLM 模型现已在ModelScope社区开源：
https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/MathGLM/summary
社区支持直接下载模型的repo：
from modelscope import snapshot_download, Model, pipeline, Tasks model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/MathGLM', revision='v1.0.0')
模型推理
推理代码：
方法1：使用model推理
from modelscope import snapshot_download, Model, pipeline, Tasks model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/MathGLM', revision='v1.0.0') model = Model.from_pretrained(model_dir) query = '鸡和兔在一个笼子里，共有35个头，94只脚，那么鸡有多少只？' response = model(query) print(response) # x=35-((94-35*2)/(4-2))=35-((94-70)/(4-2))=35-(24/(4-2))=35-(24/2)=35-12=23
方法2：使用pipeline推理
from modelscope import snapshot_download, Model, pipeline, Tasks model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/MathGLM', revision='v1.0.0') pipe = pipeline(task=Tasks.text_generation, model=model_dir) query = '10*9*8=?' response = pipe(query) print(response) # x=10*9*8=90*8=720
资源消耗：
MathGLM不俗的表现能让我们欣喜地看到LLM在数学能力上的潜力，相信未来LLM会更善于分析和解决实际问题，提供高效的解决方案，同时在决策和判断方面有更加敏锐的表现！
点击阅读原文，直达MathGLM创空间体验：https://www.modelscope.cn/studios/ZhipuAI/MathGLM-demo/summary
