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tree-of-thought-llm

大型语言模型的高效问题解决算法

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。

llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用
GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目
这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用,提供详尽的教程和资源,帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者,这里是探索自然语言处理的理想平台。
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。
dreamGPT - 利用大语言模型的幻觉生成创新灵感
GithubLLMsOpenAI APIPoetryPythondreamGPT开源项目
dreamGPT基于大语言模型(LLM)的幻觉特性,通过发散思维生成创新想法。它与其他专注于具体问题的GPT解决方案不同,旨在探索尽可能多的可能性。使用dreamGPT需要安装Python 3.10+和Poetry,通过克隆GitHub上的dreamGPT仓库并配置环境变量,然后运行脚本生成新想法。用户还可以提供引导主题来定制生成过程。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型(LLMs),具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用,支持新手入门,简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程,使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
ToG - 将知识图谱与大语言模型结合的先进推理框架
GithubICLR 2024ToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱
ToG是一个结合知识图谱与大语言模型的推理框架,通过'图思考'方式增强模型的推理能力。该框架支持Freebase和Wikidata知识图谱,显著提高了模型在复杂任务中的表现。ToG项目已在GitHub开源,提供了代码和详细说明,为相关研究提供了实验基础。该框架的创新在于深度融合知识图谱,实现了更精确和可靠的推理过程。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
graphologue - 实时可视化大型语言模型响应,提升信息获取与理解
GithubGraphologueLLMOpenAI APIUIST 2023交互图表开源项目
Graphologue将大型语言模型(如GPT-4)的文本响应实时转化为互动图表,使用创新提示和界面设计便于提取实体和关系,支持复杂信息任务。用户可以调整图示和提交上下文提示,促进与LLM的非线性对话,增强信息探索和组织能力。
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。
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