chatglm-maths

ChatGLM-6B数学运算能力优化项目

该项目旨在优化ChatGLM-6B模型的整数和小数四则运算能力。项目采用LORA、PPO等多种训练方法，支持GPU和CPU环境。内容包括自动生成的训练样本、微调数据集、LORA权重，以及环境配置和使用说明。这一工具主要面向开发者和研究人员，用于提升大语言模型的数学计算表现。

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介绍相关项目

glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本

GGUFGLM-4GPU优化GithubHuggingface大语言模型开源项目模型模型量化

该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。

chatglm3-6b-base - 多语言支持的高性能开源基础语言模型

ChatGLM3-6BGithubHuggingfaceTHUDM大语言模型开源模型开源项目模型自然语言处理

ChatGLM3-6B-Base是ChatGLM系列的最新开源基础语言模型，采用多样化训练数据和优化策略，在10B以下模型中性能卓越。它支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景，适用于学术研究和商业应用。该模型为开发者和研究者提供了强大的语言处理基础，推动了自然语言处理技术的发展。

chatllm.cpp - 跨多模型的高效纯C++实时推理工具

CPU推理ChatLLM.cppGPT模型Githubggml开源项目量化模型

ChatLLM.cpp项目支持从1B到300B多种模型的高效推理，适用于本地电脑的实时聊天。通过优化的KV缓存和并行计算提升内存使用效率，并提供int4/int8量化以减少内存占用。该项目基于ggml库实现，支持Retrieval Augmented Generation、LoRA以及Python和JavaScript绑定等功能。发布了多种最新模型和工具调用，适合深度学习和自监督学习研究者。

tiny-random-chatglm2 - 基于tiny-random-chatglm2的微型语言模型调优实现

Adam优化器ChatGLMGithubHuggingface余弦学习率调度开源项目模型模型微调超参数

该项目是对katuni4ka/tiny-random-chatglm2模型的微调实现。采用Adam优化器和余弦学习率调度器，以256的总批量大小进行训练。模型使用0.0005的学习率，经过1轮训练。虽然具体应用场景和局限性有待进一步探索，但此项目展示了ChatGLM2微型随机模型的可调优潜力。

chatglm3-6b - 强大基础模型支持多功能复杂对话场景

ChatGLM3-6BGithubHuggingface人工智能多功能对话模型开源开源项目模型

ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源对话模型，基于强大的基础模型构建。它支持多轮对话、工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景，采用新的Prompt格式。在10B以下预训练模型中，ChatGLM3-6B性能出众。该模型对学术研究开放，登记后可免费商用，为自然语言处理领域提供了强大工具。

ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型

AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目

ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上，引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话，还能进行工具调用和代码执行，在10B以下模型中表现出色。此外，项目还开源了基础模型和长文本版本，为学术研究和商业应用提供了多样化选择。

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch - 使用LoRA和RLHF在消费者硬件上微调ChatGLM的详细指南

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorchGithub奖励模型开源项目数据处理模型微调环境配置

该项目详细介绍了如何在消费者硬件上使用LoRA和RLHF微调ChatGLM LLM，包括环境配置、数据处理、监督微调及奖励模型的训练等步骤，帮助开发者轻松实现模型优化。

glm-4-9b-chat - 多语言支持和长文本处理的开源预训练模型

GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持大语言模型工具调用开源项目模型长文本推理

GLM-4-9B-Chat是一款开源预训练模型，支持26种语言和128K上下文长度。模型在语义、数学、推理等领域表现优异，具备多轮对话、网页浏览和代码执行等功能。评测显示，GLM-4-9B-Chat在多项任务中表现出色，尤其是长文本处理和多语言能力。该模型提供详细使用说明，适合研究者和开发者使用。

VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型

GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调

VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。

Llama3-Chinese-Chat - 基于Llama 3的中英双语优化大语言模型

ChineseGithubLlama3人工智能开源项目自然语言处理语言模型

Llama3-Chinese-Chat项目基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型开发，采用ORPO方法优化训练，大幅提升中英双语交互能力。该模型具备角色扮演、工具使用等功能，提供多种版本选择。最新v2.1版本在数学、角色扮演和函数调用方面性能显著提升，训练数据集扩充至10万对。项目同时提供Ollama模型和量化版本，便于快速部署使用。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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