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Qwen2-Math-1.5B-Instruct

Qwen2系列专业数学推理大模型

Qwen2-Math-1.5B-Instruct是基于Qwen2系列开发的数学推理专用指令模型。该模型在解决复杂多步逻辑推理的数学问题上表现优异,性能超越多数开源模型。目前主要支持英文对话,可通过Hugging Face Transformers或ModelScope轻松部署使用。作为一个专业的数学推理工具,它为科研社区解决高级数学问题提供了有力支持。

Reasoning-0.5b-GGUF - 量化推理模型优化文本生成效果
GithubHuggingfaceReasoning-0.5bllama.cpp嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化
页面介绍了Reasoning-0.5b模型的多种量化版本,优化了ARM及其他平台的推理速度与性能。在LM Studio运行模型有助于在低RAM环境下展现性能优势。内容包括量化文件的特性、推荐下载链接、使用建议,以及在不同计算平台上的应用效果。用户通过huggingface-cli可依据硬件资源选择合适模型,提升性能效率。
qwen.cpp - Qwen-LM的高性能C++实现
C++实现GithubQwen-LMggmlqwen.cpp开源项目量化模型
qwen.cpp是Qwen-LM的开源C++实现,基于ggml开发,支持实时对话、纯C++ tiktoken和流式生成。项目兼容x86/arm CPU、NVIDIA GPU,适用于Linux和MacOS平台。提供模型量化、Python绑定等功能,可在本地设备运行高性能Qwen对话模型。
Math-X - 创新AI数学学习平台,智能解题与个性化辅导
AI工具AI辅导GPT4Math-X个性化教育数学学习
Math-X平台运用GPT-4 AI技术,为用户提供数学学习支持。功能包括复杂问题解答、教科书解析、全天候AI导师和互动数学角色。Math-X通过智能解题和个性化辅导,帮助用户克服数学难题,提高学习效率和兴趣。
Phi-3-medium-4k-instruct - 轻量级多任务语言模型
GithubHuggingfacePhi-3大语言模型开源项目指令微调推理能力模型自然语言处理
Phi-3-medium-4k-instruct是一个14B参数的轻量级开源语言模型,在常识、语言理解、数学和编码等多项基准测试中表现优异。该模型采用高质量合成数据和公开数据训练,经过指令微调和安全优化,支持4K上下文长度。它适用于内存/计算受限环境和低延迟场景,可广泛应用于商业和研究领域。
Phi-3.5-MoE-instruct - 轻量级高性能多语言开源模型
GithubHuggingfacePhi-3.5-MoE多语言开源项目推理能力模型语言模型长文本处理
Phi-3.5-MoE-instruct是一款高性能开源多语言模型。采用混合专家架构,仅用6.6B活跃参数即可实现优异性能。支持128K上下文长度,在推理、数学和代码生成等方面表现出色。模型专注高质量推理数据,经过严格微调和安全增强,适用于商业和研究领域。
math-lm - Llemma 开源数学语言模型助力数学推理突破
EleutherAIGithubLlemma人工智能开源项目数学语言模型
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。
qwen-free-api - 阿里通义千问2.5大模型逆向API白嫖测试
AI绘图GithubQwen AI Free图像解析多轮对话开源项目文档解读
该API支持高速流式输出、无水印AI绘图、长文档解读和图像解析等功能,完全兼容ChatGPT接口,且无需复杂配置即可部署。项目注重高速响应和自动清理会话痕迹,适用于多种使用场景。提供Docker、Render、Vercel等多种部署方式。项目不接受资金捐助,旨在用于研究和学习交流。
SeaQwen2-1.5B - SeaQwen2-1.5B的意大利语数据集优化与应用
GithubHuggingfaceQwen2-1.5Bapache-2.0finetune开源项目意大利语数据集模型
SeaQwen2-1.5B模型由Toti Riccardo开发,基于意大利语数据集SeacomSrl/rag-data进行优化,遵循Apache-2.0许可,在多语言处理环境中提高了模型的实用性与表现能力。
Upstage-Llama-2-70B-instruct-v2-AWQ - 先进的低比特量化技术优化文本生成模型
GithubHuggingfaceLlama 2 70B Instruct v2Upstage开源项目文本生成模型量化
Upstage通过AWQ模型实现高效的4比特量化,相较于GPTQ提供更快的推理速度。AWQ支持高吞吐量的多用户服务器环境,可在更小的GPU上运行,从而降低部署成本。此外,模型在多项基准测试中表现卓越,能够在单个48GB GPU上运行70B模型,便于快速部署。了解更多关于该模型的性能和应用场景。
Math.bot - GPT-4o驱动的在线数学解题平台
AI工具AI数学求解器GPT-4o在线学习数学问题解决步骤解析
Math.bot是一个基于GPT-4o技术的在线数学解题平台,提供免费服务解决代数、微积分和几何等问题。该平台支持多种数学领域的问题解答,包括基础代数、高等微积分和空间几何等。用户可通过上传图片或输入文字获取详细解答,系统会生成详细的解题步骤和说明。平台集成交互式ChatGPT求解器,支持动态学习,为用户提供更加个性化和深入的学习体验。Math.bot致力于帮助用户理解数学概念,提升解题能力。
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