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Llemma 开源数学语言模型助力数学推理突破

Llemma 数学语言模型开源项目 EleutherAI 人工智能 Github

Llemma是一个专为数学领域开发的开源语言模型。该项目基于Proof-Pile-2数据集训练，提供7B和34B两种规模的模型版本。Llemma在数学问题解决和定理证明等任务中表现优异，为数学研究和教育领域提供了有力的AI支持。项目不仅开源了模型，还包括数据集和相关代码，促进了数学AI技术的进步。

AI大模型AI工具AI开发Llama 2Llama堆栈Llama模型PurpleLlama模型训练热门

meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。

Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct - 阿里巴巴数学大语言模型支持中英双语计算推理

GithubHuggingfaceQwen2.5-Math人工智能开源项目数学模型机器学习模型语言模型

Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大语言模型，能同时处理中文和英文数学题目。模型集成了思维链推理和工具辅助计算功能，在MATH基准测试中取得79.7分的成绩。基于Hugging Face框架开发，方便开发者快速部署和应用到教育等实际场景中。

AMchat - 解答高等数学问题的大语言模型

AMchatGithubInternLM2-Math-7B开源开源项目模型微调高等数学

AMchat是一种针对高等数学问题设计的大语言模型，基于InternLM2-Math-7B，通过xtuner微调，集成了丰富的数学知识和高等数学习题解答。AMchat支持多种部署方式，包括本地、Docker和OpenXLab，方便用户快速使用。该项目定期更新，包括新版本模型的微调和改进，以及参与创新竞赛，展示其在高等数学领域的应用潜力。

vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台

GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量

vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。

leo-hessianai-7b - LeoLM推动德语语言模型发展的新选择

GithubHuggingfaceLAIONLeoLMLlama-2开源开源项目德语语言模型模型

LeoLM是首个基于Llama-2构建的商用德语基础语言模型，经过大规模德语语料库的持续预训练。其旨在推动德语开源及商用LLM的研究，提升语言理解和文本生成能力，支持8k上下文长度。该项目依托于HessianAI的新超算系统42，并施行Llama-2社区许可证。用户可在Hugging Face平台获取leo-hessianai-7b及leo-hessianai-13b模型，并借助Transformers库实现快速推理。此项目旨在为德语开源及商业应用带来新发展。

ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型

GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能

ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。

DeepSeek-Prover-V1.5-RL - 集成强化学习与蒙特卡洛树搜索的数学定理证明系统

DeepSeek-ProverGithubHuggingface人工智能模型定理证明开源项目机器学习模型

DeepSeek-Prover-V1.5是基于Lean 4开发的定理证明开源语言模型，结合了证明助手反馈的强化学习技术和改进型蒙特卡洛树搜索算法。在miniF2F和ProofNet等标准测试中分别达到63.5%和25.3%的准确率，验证了其在数学定理证明领域的实用价值。

llm-numbers - LLM开发者必知的关键数据和实用见解

AIGPUGithubLLMOpenAIRay开源项目

该项目汇集了LLM开发中的重要数据和见解，包括提示工程、模型训练和GPU内存管理等方面。内容涵盖成本比率、训练费用和GPU内存要求，为开发者提供决策参考和资源优化指导。这些信息有助于快速评估和理解LLM开发的关键因素，是大语言模型开发者的实用参考资料。

deepseek-math-7b-instruct - 深度数学推理的开源解决方案

DeepSeekMathGithubHuggingface人工智能开源项目数学求解模型模型训练自然语言处理

DeepSeekMath作为开源项目，利用最先进的transformers技术支持在数学问题中实现链式思维推理。其模型通过商用许可提供，帮助在积分和微分等领域提高计算效率和准确性，并提供详细的使用指南和技术支持。

llama.go - 基于Golang的高效LLM推理与调试实现

GithubGolangLLaMALarge Model Collider多线程开源项目跨平台兼容

llama.go是一个基于Golang的LLM推理项目，旨在通过纯Golang编写的张量数学与多线程优化，实现高效的LLaMA模型推理，替代C++实现。支持LLaMA V1和V2模型架构，兼容Mac、Linux和Windows，涵盖INT8量化、AVX2加速等高级功能。未来计划扩展支持Nvidia GPU、AVX512和INT4量化，并提供内置REST API，适用于真实项目中的服务器模式。

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