buffer-of-thought-llm

思维缓冲技术提升大语言模型推理效能

Buffer of Thoughts 大语言模型推理性能提升思维模板 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

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。

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。

chain-of-thought-hub - 大型语言模型复杂推理能力评估基准

Chain-of-ThoughtGithubLLM评估复杂推理能力大语言模型开源项目长文本处理

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。

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。

MAmmoTH2-7B-Plus - 增强大型语言模型推理能力的创新研究

GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目指令微调数学推理模型

MAmmoTH2项目通过创新的指令微调技术，提升大型语言模型在推理基准上的显著表现。该项目高效采集了来自预训练网络语料的1000万条指令-响应对，成功开发出无需特定领域数据且在MATH与GSM8K基准上表现优异的模型。MAmmoTH2-Plus进一步基于公共数据进行训练，在推理与聊天机器人领域设定了新标准。本项目展示了一种获取大规模优质指令数据的高性价比方法，提供了增强大型语言模型推理能力的全新视角。

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。

Multi-Agents-Debate - 多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力

AI辩论GithubMulti-Agent Debate大语言模型开源项目认知行为语言模型

该项目提出创新的多智能体辩论框架，激发大语言模型发散思维能力。通过模拟辩论过程，有效克服自我反思中可能出现的思维退化问题。实验显示，此方法在反直觉问答和常识机器翻译等任务中带来显著持续改进。项目探索大语言模型间交互和辩论能力，为人工智能领域开辟新研究方向。

MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法

GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练

MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现，如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练，还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径，为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。

Thought-Cloning - 模仿人类思维的智能体学习框架

GithubThought Cloning人工智能开源项目强化学习模仿学习神经网络

Thought Cloning是一种模仿学习框架，训练智能体模拟人类思维模式以提升性能和可解释性。该项目基于BabyAI环境实现，采用合成思维数据集。研究显示，这种方法能提高智能体在复杂任务中的表现和泛化能力。项目开源了代码、数据集和预训练模型，为研究人员提供了分析智能体思维过程的工具。

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。

相关项目

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