---
language:
- ja
license: mit
library_name: transformers
tags:
- math
- tool-integrated-reasoning
- tir
- code-execution
- reasoning
- japanese
- sft
- llm-jp
base_model: llm-jp/llm-jp-4-8b-v4-8b-decay2m-ipt_v3.1-instruct4
pipeline_tag: text-generation
model-index:
- name: acro-yamalex-llmjp-4-math-tir
  results:
  - task:
      type: text-generation
      name: 日本語数学推論
    dataset:
      name: FT-LLM2026 開発用評価データセット
      type: custom
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 0.880
      name: 正解率（全体）
    - type: accuracy
      value: 1.000
      name: 正解率（中1）
    - type: accuracy
      value: 1.000
      name: 正解率（中2）
    - type: accuracy
      value: 0.938
      name: 正解率（中3）
    - type: accuracy
      value: 0.867
      name: 正解率（数学I・A）
    - type: accuracy
      value: 0.731
      name: 正解率（数学II・B）
    - type: accuracy
      value: 0.800
      name: 正解率（数学III・C）
---

# 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](https://llm-jp.github.io/tuning-competition/)における我々の提出モデルです。

## モデル概要

| 項目 | 値 |
|---|---|
| ベースモデル | [llm-jp-4-8b](https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-4-8b-v4-8b-decay2m-ipt_v3.1-instruct4) (80億パラメータ) |
| 学習手法 | 2段階SFT（CoT SFT → TIR SFT）/ フルパラメータ |
| 学習データ | CoTデータ（306,366件）→ TIRデータ（134,834件） |
| フレームワーク | NeMo + Megatron-LM |
| 精度 | bf16-mixed |

## 学習パイプライン

[OpenMathReasoning](https://arxiv.org/abs/2504.16891)（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

| パラメータ | CoT SFT（第1段階） | TIR SFT（第2段階） |
|---|---|---|
| ベースモデル | llm-jp-4-8b | CoTモデル |
| 学習率 | 2e-5 | 2e-5 |
| エポック数 | 2 | 2 |
| バッチサイズ | 96 | 64 |
| 最大系列長 | 4,096 | 4,096 |
| オプティマイザ | AdamW (β₁=0.9, β₂=0.98) | AdamW (β₁=0.9, β₂=0.98) |
| 重み減衰 | 0.1 | 0.1 |
| ウォームアップ | 20 steps | 20 steps |
| スケジューラ | CosineAnnealing | CosineAnnealing |
| 精度 | bf16-mixed | bf16-mixed |
| PEFT | なし（フルパラメータ） | なし（フルパラメータ） |

## 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。

| カテゴリ | 正解率 |
|---|---|
| 中1 | 1.000 |
| 中2 | 1.000 |
| 中3 | 0.938 |
| 数学I・A | 0.867 |
| 数学II・B | 0.731 |
| 数学III・C | 0.800 |
| **全体** | **0.880** |

### 推論設定

| パラメータ | 値 |
|---|---|
| サンプル数（多数決用） | 15 |
| 最大コード実行回数 | 5回 |
| 最大生成トークン数 | 4,096 |

## 使い方

### 基本的な使い方

```python
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)
```
```output
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