math-shepherd-mistral-7b-prm

Math-Shepherd使用的数学步骤评估模型

Math-Shepherd 模型输出 Process reward model 步骤解决 Github 模型开源项目变形标记 Huggingface

mistral-7b模型用于处理数学问题的分步解决方案，借助步骤标签识别和输出评分。此方法增强了数学步骤的可理解性和准确性判断，利用transformers库支持的模型调用，有助于数学教学和问题解决，使过程更明确和易于追踪。

Huggingface

论文

介绍相关项目

Qwen2.5-Math-7B-Instruct - 强大的数学问题求解模型支持中英双语CoT和TIR推理

CoTGithubHuggingfaceQwen2.5-MathTIR开源项目数学语言模型模型自然语言处理

Qwen2.5-Math-7B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大型语言模型。该模型支持链式思考(CoT)和工具集成推理(TIR)方法，可解决中英文数学问题。相较于前代模型，它在多项数学基准测试中表现出色。模型擅长精确计算、符号操作和算法推理，在MATH基准测试中使用TIR方法获得85.3分。作为Qwen2.5-Math系列的指令微调版本，该模型适用于数学问题解答场景。

Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能

GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练

Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型，拥有70亿参数，采用先进的变压器架构，并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB，以减少RAM需求，适合在资源有限的环境中应用，但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误，通过安装transformers源代码可解决。

Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理

Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型，拥有70亿参数，性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术，是一个强大的预训练基础模型。需注意，模型尚未包含内容审核机制，使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。

Hermes-2-Pro-Mistral-7B - 基于Mistral的新一代语言模型专注函数调用与结构化输出

GithubHuggingfaceJSON输出Mistral人工智能函数调用开源项目模型模型训练

Hermes-2-Pro-Mistral-7B是Nous Research联合多方开发的开源语言模型。这款基于Mistral 7B的改进版本在通用对话和任务处理基础上,重点增强了函数调用与JSON结构化输出能力。经评测,模型在函数调用准确率达90%,JSON输出准确率达84%。通过优化系统提示和多轮对话结构,显著提升了函数调用的可靠性和易用性,为开发者提供了更实用的AI模型选择。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-AWQ - Mistral-7B-Instruct-v0.2改进版指令微调大语言模型

AI推理AWQGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2开源项目文本生成模型模型量化

Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI团队开发的改进版指令微调大语言模型。基于Mistral-7B-v0.1架构,采用分组查询注意力和滑动窗口注意力技术。支持[INST]和[/INST]标记的指令格式,提供聊天模板功能。模型性能出色,但缺乏审核机制。适用于需要无限制输出的应用场景,展示了基础模型易于微调并获得优秀性能。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 - Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的指令微调与功能调用概述

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3Open LLM Leaderboard功能调用开源项目文本生成模型模型微调

Mistral-7B-Instruct-v0.3模型经过指令微调，支持32768词汇和v3 Tokenizer，并具备功能调用能力。在多个评测如AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag中展示良好表现。该模型支持多种使用方式，包括简单安装、下载指南及在Hugging Face上的文本生成，利用CLI命令与模型对话，或调用自定义功能。尽管缺乏内容审查机制，Mistral团队正与社区合作，以确保输出适合多种环境。

Qwen2.5-Math-72B-Instruct - 专注于中英文数学问题的高级语言模型

Chain-of-ThoughtGithubHuggingfaceQwen2.5-MathTool-integrated Reasoning开源项目数学语言模型模型自然语言处理

Qwen2.5-Math-72B-Instruct是一款专门针对数学问题的大型语言模型。该模型支持思维链（CoT）和工具集成推理（TIR）技术，能够处理中英文数学题。在MATH基准测试中，模型达到了87.8的高分，展现了其在复杂计算、符号操作和算法推理方面的卓越能力。作为Qwen2.5-Math系列的重要组成部分，这个模型为数学问题提供了高效的解决方案。

Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct - 阿里巴巴数学大语言模型支持中英双语计算推理

GithubHuggingfaceQwen2.5-Math人工智能开源项目数学模型机器学习模型语言模型

Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大语言模型，能同时处理中文和英文数学题目。模型集成了思维链推理和工具辅助计算功能，在MATH基准测试中取得79.7分的成绩。基于Hugging Face框架开发，方便开发者快速部署和应用到教育等实际场景中。

DeepSeek-Math - 开源数学推理模型的新突破

DeepSeekMathGithub人工智能大语言模型开源模型开源项目数学推理

DeepSeek-Math是基于DeepSeek-Coder-v1.5 7B预训练的开源数学推理模型。在MATH基准测试中，它达到51.7%的成绩，接近Gemini-Ultra和GPT-4的水平。项目提供基础、指令微调和强化学习三个7B模型版本，支持数学问题求解、工具使用和定理证明。DeepSeek-Math在保持通用能力的同时提升了数学推理能力，为数学研究提供了新的AI工具。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ - Mistral 7B指令模型的4位量化优化版本

GPTQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3函数调用大语言模型开源项目指令微调模型

Mistral-7B-Instruct-v0.3是一个经过GPTQ 4位量化的语言模型。基于Mistral-7B-v0.3开发，集成了32768词汇量、v3分词器和函数调用功能。模型可用于创意写作等任务，但由于缺少内容审核机制，在应用环境选择上需要谨慎评估。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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