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InternLM-Math

开源双语数学推理大模型

InternLM-Math是一个开源的双语数学推理大模型,在形式化和非形式化数学推理方面表现优异。它集成了数学问题求解、证明、验证和增强等功能。该模型在MiniF2F、MATH和GSM8K等基准测试中展现出领先性能,并支持使用Lean语言进行可验证的数学推理。InternLM-Math还可作为奖励模型和数学问题增强助手,为数学研究和应用提供有力支持。

Qwen2.5-Math-1.5B - 通过Qwen2.5-Math实现中英数解题能力的增强
GithubHuggingfaceQwen2.5-Math使用说明开源项目推理能力数学问题模型模型升级
Qwen2.5-Math继Qwen2-Math系列后,凭借CoT和TIR技术,显著提升中英数解题精准度,提供基础及优化版本,专攻数学问题。相比前代,Qwen2.5-Math在应对复杂数学计算如特征值计算中表现优异,不适用于其他任务。
SeaLLM-7B-v2 - 东南亚多语言大模型的新选择
GPT-3.5GithubHuggingfaceSeaLLM-7B-v2东南亚语言多语言开源项目数学推理模型
SeaLLM-7B-v2是一款经过多语言优化的开源大模型,专注于提升东南亚语言的推理能力。与前代 SeaLLM-13B 相比,该模型体积减小一半,但性能表现更出色,特别是在78.2分的GSM8K零样本推理任务中领先同类产品,并在多种语言的数学推理测试中超过GPT-3.5。凭借其稳健的多语言支持和开源特性,SeaLLM-7B-v2在数学推理、常识推理和多语言知识评估等多个领域中展示了强大的应用潜力,成为多语言文化与技术研究的有力工具。
AI Math Solver - 智能数学解题平台
AI工具AI数学解题LaTeX支持多模态AI数学笔记数学问题
AI Math Solver应用多模态AI技术,为用户提供精确高效的数学问题解答。支持通过上传题目照片或文字描述获取详细解题步骤,并具备LaTeX公式显示功能。平台还允许保存和分享数学笔记,方便学习和协作。涵盖集合运算、方程求解和几何问题等多个数学领域,适合各类数学学习需求。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文
InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型,以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务,提供代码开放与商用使用许可,便于研究与开发者的灵活使用与集成。
AI Math - AI驱动的数学解题平台提供全面解答及详细步骤
AI工具AI数学求解器在线数学工具数学教育辅助数学计算器照片数学求解器
AI Math是一个在线数学解题和计算平台,运用人工智能技术提供精确解答和详细步骤。覆盖从基础算术到高等数学的多个领域,包括代数、几何、三角函数和微积分。平台具备图片识别功能,可解析图片中的数学问题。除快速给出答案外,还提供易懂解释,助力深入理解数学概念。作为全天候可用的工具,旨在提升学习效率和数学能力。
chatglm-maths - ChatGLM-6B数学运算能力优化项目
ChatGLM-6BGithubLORAPPO开源项目微调数学计算
该项目旨在优化ChatGLM-6B模型的整数和小数四则运算能力。项目采用LORA、PPO等多种训练方法,支持GPU和CPU环境。内容包括自动生成的训练样本、微调数据集、LORA权重,以及环境配置和使用说明。这一工具主要面向开发者和研究人员,用于提升大语言模型的数学计算表现。
internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
cumulative-reasoning - 累积推理方法提升大语言模型复杂任务表现
GPT-4Github人工智能大语言模型开源项目数学问题解决累积推理
Cumulative Reasoning项目开发了新型累积推理方法,显著提升大语言模型在复杂任务中的表现。该方法在24点游戏中达到98%准确率,在MATH数据集上实现72.2%准确率。项目还基于元提示技术开发CR Agent Assistant,为解决数学问题提供高效工具。研究表明,累积推理方法在各类数学问题上优于现有方法,尤其在高难度问题上表现出色。
mathy - 机器学习与规划算法实现数学问题的阶段性解答
GithubMathyPython库开源项目数学问题求解机器学习规划算法
Mathy是一个开源的数学问题解决工具,通过结合机器学习和规划算法,实现复杂数学问题的阶段性解答。项目包含核心解析器、基础规则和强化学习环境,为数学教育和研究提供支持。Mathy提供丰富的文档和可视化资源,支持在Google Colab中直接执行示例,方便用户学习和使用。它可应用于数学教学、自动化问题求解和算法研究等多个领域。
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