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tree-of-thought-llm

大型语言模型的高效问题解决算法

Tree of ThoughtsOpenAI APIPythonGPT-4MIT LicenseGithub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。

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介绍相关项目
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
can-ai-code - 通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力
AI codingDockerGithubLLMquantizationtesting suite开源项目
该项目通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力，提供多种主流API提供商和CUDA支持的推理脚本，并在基于Docker的沙盒环境中验证Python和NodeJS代码的安全性。用户可以评估提示技巧和采样参数对大语言模型（LLM）编码性能的影响，以及量化对LLM编码性能的衰减影响。项目包括多语言测试套件和来自OpenAI的Python-only测试套件，支持对比分析，并提供了详尽的结果数据和评估脚本。
llm.ts - 调用支持30+语言模型的轻量级一体化API
AI模型APIGithubllm.tsnpmyarn开源项目
llm.ts通过单一API接口，支持同时发送多个提示至30多种语言模型，并在一个响应中获取结果。该项目零依赖、体积小于10kB，支持自带API密钥，适用于Node.js、Deno和浏览器环境。支持的模型包括OpenAI、Cohere和HuggingFace等，实现高效灵活的语言模型调用。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。
OpenLLM - 一键部署开源LLM，支持企业级云部署和OpenAI兼容API
GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型
OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案，支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术，并提供内置的ChatGPT界面，能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令，即可本地运行或部署到云端，轻松管理和使用各种顶尖LLM，如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。
llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理
GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理
本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程，包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件，为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明，深入浅出地解释了复杂概念，是研究大型语言模型的重要参考资料。
AlphaTree-graphic-deep-neural-network - 深入探索深度学习与AI应用
AlphaTreeGithub图像分类开源项目模型改进深度学习神经网络
AlphaTree项目致力于通过详细的文章、代码和图示帮助用户掌握深度学习、GAN、NLP和大数据等领域的技术，适合希望在AI工程领域提升技能的学习者。
prompt-engineering-note - 深入掌握ChatGPT提示工程，帮助开发者掌握大型语言模型（LLM）的使用以快速开发新应用
Andrew NgChatGPTGithubISA FulfordOpenAIprompt engineering开源项目
本项目提供ChatGPT提示工程学习笔记，帮助开发者掌握大型语言模型（LLM）的使用以快速开发新应用。内容涵盖语言模型原理、最佳实践、应用实例及代码演示，并包括详细的Jupyter Notebook代码和CLI命令脚本。基于Isa Fulford（OpenAI）和Andrew Ng（DeepLearning.AI）的教学笔记，项目对初学者和提示工程学习者有实用指导价值。
llm-verified-with-monte-carlo-tree-search - 通过蒙特卡洛树搜索实现大语言模型代码验证
CoqDafnyGithubLeanMonte Carlo Tree SearchPython开源项目
该项目通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）生成并验证代码，每步调用验证器确保正确性。支持Dafny、Coq、Lean、Scala和Rust语言，可使较弱模型与强模型竞争。项目需GPU支持，提供详细的设置和运行指南，包括交互模式和特定语言配置。
chatgpt-custom-knowledge-chatbot - OpenAI GPT-3.5驱动的自定义知识库问答机器人
ChatGPTGPT-3.5GithubMIT授权OpenAI开源项目知识库聊天机器人
构建一个基于OpenAI GPT-3.5模型的自定义知识库聊天机器人。浏览代码，安装依赖，设置OpenAI API密钥，添加文本文档，即可运行机器人。项目使用Llama Index和LangChain技术，实现高效智能问答。欢迎贡献代码改进项目，遵循MIT许可证。作者Robin de Koster。
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