chain-of-thought-hub

大型语言模型复杂推理能力评估基准

复杂推理能力大语言模型 Chain-of-Thought LLM评估长文本处理 Github 开源项目

Chain-of-Thought Hub汇集了数学、科学、符号推理等多个领域的挑战性任务，旨在全面评估大型语言模型的复杂推理能力。该项目通过精选数据集和模型，为语言模型发展提供可靠参考。同时，它将链式思考提示工程视为新一代系统调用，为基于大型语言模型的应用生态系统发展奠定基础。

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论文

介绍相关项目

Chain-of-ThoughtsPapers - 大型语言模型推理能力研究与应用进展

Chain-of-ThoughtGithub人工智能开源项目推理能力提示工程语言模型

Chain-of-ThoughtsPapers项目收集了大型语言模型推理能力研究的关键论文。涵盖从基础到前沿的多个主题，如零样本推理、多模态推理和模型自我改进等。这些研究揭示了语言模型在复杂推理任务中的潜力，推动了自然语言处理领域的发展。项目持续更新，反映领域最新进展，为研究人员和开发者提供重要参考资料。

tree-of-thought-prompting - 利用Tree-of-Thought Prompting提升ChatGPT推理能力

Chain-of-Thought promptingChatGPTGithubLarge Language ModelsTree-of-Thought Promptingreasoning开源项目

Tree-of-Thought Prompting技术用新的思维树框架扩展和改进了Chain-of-Thought概念，提升了大型语言模型（如ChatGPT）的推理能力。此技术帮助模型自主纠错并逐步积累知识，在解决复杂问题中表现出色。

langchain - 简化和优化上下文推理应用开发框架

AI应用开发GithubLangChain代理大语言模型开源框架开源项目

LangChain是一个开发大型语言模型(LLM)应用的开源框架，提供从原型到生产的全生命周期支持。它包含开源库、生产化工具和部署方案，可用于构建问答系统、结构化数据提取和聊天机器人等应用。其特色在于模块化设计、丰富的第三方集成和预置链式结构，有效提升了LLM应用的开发效率和灵活性。

CoT-Reasoning-Survey - 链式思维推理研究综述:最新进展与未来趋势

Chain of ThoughtGithub基准测试多模态推理开源项目推理能力语言模型

本项目全面综述了链式思维推理(Chain of Thought Reasoning)领域的研究现状,包括最新进展、前沿挑战和未来方向。内容涵盖CoT在数学推理、常识推理等领域的应用,以及相关基准测试集。同时分析了CoT的核心机制,如提示工程和多模态推理。对于研究人员和从业者而言,这是了解CoT最新动态的重要参考资源。

chain-of-hindsight - 基于人类反馈优化语言模型的开源框架

Chain of HindsightGithub反馈对齐开源项目模型训练评估语言模型

Chain-of-Hindsight是一个开源项目，提供了基于Jax的语言模型训练框架。该方法通过人类反馈来优化模型性能，支持LLaMA和GPT-J等大型模型。项目包括数据准备、模型训练和评估的完整流程，其反馈处理机制有助于模型在对话和摘要等任务中提升表现。最新更新改进了大模型分片和数据并行处理，为自然语言处理研究提供了实用工具。

tree-of-thoughts - 提高AI推理能力的先进算法

AIAI推理GithubTree of Thoughts开源项目机器学习算法

Tree of Thoughts (ToT) 是一种强大且灵活的算法，通过即插即用版本，可显著提高模型推理能力达70%。用户可以连接自己的模型，体验高级智能。项目支持通过Python库安装和使用，并提供详细的使用指南和代码示例，包括如何与Hugging Face Transformers集成。该项目由Princeton University和Google DeepMind的研究人员开发，旨在推进AI推理能力的前沿进展。

tree-of-thought-llm - 大型语言模型的高效问题解决算法

GPT-4GithubMIT LicenseOpenAI APIPythonTree of Thoughts开源项目

该项目提供了《树思路：使用大型语言模型进行深思熟虑问题解决》论文的官方实现，包括代码、提示和模型输出。用户可通过配置OpenAI API密钥并安装`tree-of-thoughts-llm`包，快速开始解决如24点游戏等任务。项目详细介绍了多种实验和算法参数，支持不同任务的定制化设置，适合需要大型语言模型辅助解决复杂问题的用户。

buffer-of-thought-llm - 思维缓冲技术提升大语言模型推理效能

Buffer of ThoughtsGithub大语言模型开源项目思维模板性能提升推理

Buffer of Thoughts (BoT)是一种创新的思维增强推理方法，通过元缓冲区存储思维模板并动态更新，显著提升了大语言模型的推理能力。在10项复杂推理任务中，BoT表现优异，如在Game of 24、Geometric Shapes和Checkmate-in-One等任务上分别提升11%、20%和51%。研究发现，结合BoT的Llama3-8B模型在性能上有望超越Llama3-70B模型。

graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架

GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习

该框架通过将复杂问题建模为操作图（GoO），并使用大型语言模型（LLM）自动执行，提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展，用户不仅可以使用新方法解决问题，还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南，并包含多个示例，帮助用户快速上手。文档详尽，便于理解和扩展。

EdgeChains - 为大型语言模型打造的开源链式思维框架

EdgeChainsGithubKubernetes配置管理jsonnet大语言模型开源项目生成式AI

EdgeChains是一个专为大型语言模型（如OpenAI GPT、LLama2、Falcon等）设计的开源链式思维框架，聚焦于企业级的部署和扩展。它基于jsonnet和honojs，提供单一脚本文件、提示版本管理、自动并行化、容错性以及高可扩展性，让用户能更简便地编写和管理复杂的生成式AI应用程序。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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