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deepseek-math-7b-instruct

深度数学推理的开源解决方案

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。

MathPile - 数学预训练数据集
GithubMathPile开源项目数学推理数学语料库预训练高质量数据
本页面介绍了MathPile,这是一个专注于数学领域的高质量大规模预训练数据集,包含约95亿个标记。MathPile整合了来自教科书、arXiv、Wikipedia等多种来源的数据,确保了内容的多样性和覆盖面。项目注重数据质量,采用严格的预处理和过滤,并提供详细的数据文档和质量注释。MathPile旨在提升语言模型在数学推理方面的能力,同时页面也提供了项目的最新动态、技术报告、使用限制和许可证信息。
awesome-math - 全面的数学学习资源和工具精选
GithubYouTube系列学习平台开源项目数学分支数学工具数学资源
该项目提供了从基础到高级的数学学习资源精选。内容包括学习平台、视频课程、工具、参考书籍等多种形式,涵盖数学基础、代数、几何、分析等主要分支。资源按类别和难度有序组织,便于数学学习者和教育工作者查找使用。这是一个全面、实用的数学资源汇总,适合不同层次的学习需求。
deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构
DeepSeekGithub互联网安装开源项目检索引擎研究代理
该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构,与传统的答案引擎不同,它旨在处理大量来源,收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力,适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果,深入了解其架构特点和潜在改进空间。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题,如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端,包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle,提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块,适用于科研和工业应用。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - 高性能代码模型的多版本量化优化支持多种硬件推理应用
DeepSeek-CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型压缩量化模型
本项目针对DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct模型进行量化优化,提供20多种GGUF格式文件,大小从6GB到17GB不等。采用llama.cpp的imatrix技术实现高效压缩,同时保持模型性能。用户可根据硬件条件选择适合的版本,支持NVIDIA、AMD等平台的深度学习推理。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎,支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术,提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型,无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理,为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
mpt-7b - 高性能开源大语言模型
GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理
MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。
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。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
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