acro-yamalex-llmjp-4-math-tir

acro-yamalex-llmjp-4-math-tir（モデル）

日本語数学推論のためのTool-Integrated Reasoning (TIR) モデルです。 CoTモデル（llm-jp-4-8bをCoTデータでSFTしたモデル）をベースに、134,834件のTIRデータセットでさらにSFTを行った最終モデルです。

自然言語による推論とPythonコード実行を組み合わせて数学問題を解くことができます。 開発用評価データセット（100問）において**正解率88.0%**を達成しました。

本モデルはFT-LLM2026コンペティションにおける我々の提出モデルです。

モデル概要

学習パイプライン

OpenMathReasoning（NVIDIAのAIMO-2優勝手法）に倣い、2段階のSFTを実施しました。

llm-jp-4-8b (ベースモデル)
    ↓ CoT SFT（306,366件）
CoTモデル
    ↓ TIR SFT（134,834件）
TIRモデル（本モデル）★

学習設定

評価結果

開発用評価データセット（100問）における正解率です。推論時には1問あたり15個の回答候補を生成し、多数決（majority voting）により最終回答を決定しています。

推論設定

使い方

基本的な使い方

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "AcroYAMALEX/acro-yamalex-llmjp-4-math-tir"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="bfloat16", device_map="auto")

prompt = """あなたは「自然言語の推論」と「Pythonコードの実行」を組み合わせて数学問題を解くアシスタントです。

### 指示:
1から100までの自然数の和を求めてください。

### 応答:
"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2048, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

TIR推論パイプライン（コード実行付き）

本モデルの性能を最大限に引き出すには、生成されたPythonコードブロックを検出・実行し、結果をモデルにフィードバックするTIR推論パイプラインが必要です。

1. モデルが応答を生成（思考過程 + Pythonコード）
2. ```python ブロックを検出し、サンドボックスで実行
3. 実行結果を ```output ブロックとしてモデルにフィードバック
4. 最終回答（\boxed{}形式）が得られるまで繰り返し（最大5回）
5. 複数サンプル（15個推奨）を生成し、多数決で最終回答を決定

入出力フォーマット

入力

システムプロンプトでTIR推論の役割を指定し、ユーザーメッセージとして数学の問題を与えます。

出力

<think>タグで囲まれた思考過程、Pythonコードブロック、コード実行結果を含むマルチターン対話を生成し、最終的に\boxed{}形式で回答を出力します。

<think>
Python を使ってシミュレーションしよう。
</think>
```python
total = sum(range(1, 101))
print(total)

5050

<think> 計算結果は5050です。 </think> 1から100までの自然数の和は:

$$\boxed{5050}$$

## 関連リソース

| リソース | リンク |
|---|---|
| CoTデータセット | [AcroYAMALEX/acro-yamalex-llmjp-4-math-cot](https://huggingface.co/datasets/AcroYAMALEX/acro-yamalex-llmjp-4-math-cot) |
| TIRデータセット | [AcroYAMALEX/acro-yamalex-llmjp-4-math-tir](https://huggingface.co/datasets/AcroYAMALEX/acro-yamalex-llmjp-4-math-tir) |
| CoTモデル（中間モデル） | [AcroYAMALEX/acro-yamalex-llmjp-4-math-cot](https://huggingface.co/AcroYAMALEX/acro-yamalex-llmjp-4-math-cot) |
| 論文 | NLP2026にて発表予定 |

## 参考文献

- Ivan Moshkov et al. "AIMO-2 Winning Solution: Building State-of-the-Art Mathematical Reasoning Models with OpenMathReasoning dataset." arXiv:2504.16891, 2025.
- Ting Zhang et al. "StackMathQA: A Curated Collection of 2 Million Mathematical Questions and Answers Sourced from Stack Exchange." 2024.
- Keiran Paster et al. "OpenWebMath: An Open Dataset of High-Quality Mathematical Web Text." arXiv:2310.06786, 2024.
- DeepSeek-AI. "DeepSeek-V3 Technical Report." arXiv:2412.19437, 2024.

## 著者

佐々木峻・山本大輝・樋口慎・吉岡駿（アクロクエストテクノロジー株式会社）

## ライセンス

MIT License