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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。

neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
neural-chat-7b-v3-1模型经过优化,利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法,适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集,提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现,并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用,详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
Math.bot - GPT-4o驱动的在线数学解题平台
AI工具AI数学求解器GPT-4o在线学习数学问题解决步骤解析
Math.bot是一个基于GPT-4o技术的在线数学解题平台,提供免费服务解决代数、微积分和几何等问题。该平台支持多种数学领域的问题解答,包括基础代数、高等微积分和空间几何等。用户可通过上传图片或输入文字获取详细解答,系统会生成详细的解题步骤和说明。平台集成交互式ChatGPT求解器,支持动态学习,为用户提供更加个性化和深入的学习体验。Math.bot致力于帮助用户理解数学概念,提升解题能力。
gemma-2-2b-it-bnb-4bit - Gemma模型量化优化实现快速微调与内存高效管理
GemmaGithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型微调模型量化
这是一个面向Gemma-2-2b模型的量化优化项目,集成了bitsandbytes和Unsloth技术,显著提升了模型微调效率并降低内存占用。项目通过Google Colab提供开箱即用的运行环境,支持一键式模型优化,并可将优化后的模型导出为GGUF格式或部署至vLLM平台。该方案特别适合资源受限环境下的模型优化需求。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-Marlin-4bit - 量化版4-bit模型采用GPTQ提升效率及性能
4-bitGPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型配置量化
该项目使用AutoGPTQ以4-bit Marlin格式对大型语言模型进行量化,旨在提升性能与效率。量化配置涵盖4位量化、128组大小及0.01%阻尼比等技术细节,适用于寻求高效深度学习模型的用户,为复杂任务提供节省资源的方案。
gpt4-with-calc - GPT-4数值计算能力增强技术探索
APIGPT-4Github开源项目数值计算模型评估问题解决
本项目研究了增强GPT-4数值计算能力的技术。通过详细报告、评估结果和示例代码,展示了GPT-4在处理复杂数学问题和金融报告分析方面的能力提升。项目提供命令行工具,支持自定义问题和预设样本测试。这种创新方法旨在扩展AI在精确数值计算领域的应用范围。
ChatGenTitle - 使用LoRA微调技术的开源论文标题生成工具
ChatGenTitleGithubLLaMa模型LoRAarXiv开源项目论文生成
ChatGenTitle是一个使用LoRA微调技术基于百万arXiv论文数据微调LLaMA模型的开源论文标题生成工具。提供有效支持以便科研人员高效生成论文标题,所有代码和模型权重开源供本地部署使用。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ - 高效量化方法助力多用户场景下的快速推理
GithubHuggingfaceTinyLlama低比特量化多用户服务器开源项目推理效率模型
该项目采用AWQ低位量化方法,提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ,AWQ在减少部署成本的同时,能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化,并兼容vLLM与Huggingface TGI插件,高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下,该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。
chatgpt - 一个基于GPT-4技术的高级文本生成和分析工具
ChatGPTGithubOpenAIgpt-3.5-turbogpt-4开源项目性能评估
ChatGPT是由OpenAI提供的一种基于文本的人工智能助手,采用了先进的GPT-4模型,能够高效处理和生成自然语言内容。其独特的词汇和标记方法使其具备卓越的计算与生成能力,同时在编程任务上的表现经过了多轮人类评估测试验证,表现优异。更多有关模型性能和应用场景的信息,请点击相关链接。
internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率
GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能
InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型,拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力,其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中,该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性,仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具,用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。
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