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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。

BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
NuminaMath-7B-TIR - 采用工具集成推理技术的数学问题解决语言模型
GithubHuggingfaceNuminaMath工具集成推理开源项目数学问题解决模型模型性能训练程序
NuminaMath 7B TIR是一种使用工具集成推理技术训练的语言模型,专门为数学问题解决而设计,在AI数学奥林匹克测试中取得了29/50的得分。经过深度微调,该模型能够处理从基础到高阶数学的复杂问题,尤其是在GSM8k和MATH等基准测试中表现优异。模型基于DeepSeek基础版优化,利用大规模数据集,通过逐步解题和工具推理增强问题解决能力,适合用于数学问题解决和教育场景。
internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
openchat_3.5 - 开源创新:OpenChat挑战70B模型新高度
C-RLFTGPT4GithubHuggingfaceOpenChat对话生成开源语言模型开源项目模型
OpenChat通过C-RLFT策略实现了在混合质量数据上的无偏好标签微调,性能与ChatGPT相媲美,并在多项测试中超越更大规模模型。作为一个高性能且具有商业潜力的开源语言模型,OpenChat支持高效部署和OpenAI兼容接口,适用于高通量在线服务,并推动AI开放研究的持续发展,促进技术创新。
llama2_7b_chat_uncensored-GGUF - Llama2 7B Chat Uncensored的多样化推理兼容性
GithubHuggingfaceLlama2 7B Chat Uncensored下载兼容性开源项目模型量化
项目主要提供Llama2 7B Chat Uncensored模型的GGUF格式,这是由llama.cpp团队在2023年引入的格式,具备更强的分词能力和扩展功能。用户可利用该项目在CPU和GPU上进行推理,并支持多款兼容的第三方UI和库,如text-generation-webui和KoboldCpp等,这些支持GPU加速的接口使用户选择和使用不同模型版本更加便捷,优化推理效率以及减少质量损失。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-4bit - 基于GPTQ量化技术的轻量级4位对话AI模型
GPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目机器学习模型模型压缩量化模型
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0的4位量化版本,是一个轻量级对话AI模型。该项目采用AutoGPTQ技术进行量化,使用GPTQ方法将模型压缩至4位精度。量化配置包括128的组大小、0.01%的阻尼比例和对称量化等特性。这种优化显著降低了模型大小和内存占用,同时保持了模型性能,为资源受限的AI应用提供了高效解决方案。
Digital-Life-DL-B - 数字形象解决方案,结合ChatGLM、Wav2lip和so-vits-svc技术
AI学社ChatGLMDL-BGithubWav2Lipso-vits-svc开源项目
DL-B是一个开源的数字形象解决方案,结合了ChatGLM、Wav2lip和so-vits-svc技术。目前,项目正处于比赛阶段,计划在比赛结束后发布优化版及详细代码。硬件需求为RTX 3060显卡和Intel i5-12400F CPU,系统环境为Python 3.9.13。未来项目将由AI学社负责,致力于用户友好框架的开发。诚邀技术爱好者提供优化建议并参与完善项目。
rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型
GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目
该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml,支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理,主要针对CPU使用,同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构,只需前一步状态计算logits,适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载,适用于高质量和高性能需求的场景。
Yi-1.5-6B-Chat-GGUF - 多精度量化的高效中文对话模型
GGUFGithubHuggingfaceYi-1.5-6B-Chat对话系统开源项目文本生成模型量化模型
Yi-1.5-6B-Chat-GGUF是01-ai开发的中文大语言模型Yi-1.5-6B-Chat的GGUF格式量化版本。该模型支持2-bit至8-bit的多种量化精度,适用于文本生成和对话任务。兼容多种GGUF格式推理框架,如llama.cpp、LM Studio等,可在CPU或GPU上高效运行。Yi-1.5-6B-Chat-GGUF为开发者和研究者提供了一个性能优异的中文语言模型选项,在保持模型能力的同时大幅降低了硬件需求。
neural-chat-7b-v3-3 - Intel微调的数学推理增强型大语言模型
GithubHuggingfaceIntelneural-chat-7b-v3-3大语言模型开源项目数学问题解决模型模型性能评估
neural-chat-7b-v3-3是Intel基于Mistral-7B模型微调的大语言模型,专注提升数学推理能力。模型在多个基准测试中表现优异,支持8192个token上下文长度,提供多种精度推理选项。适用于多种语言任务,但建议部署前进行安全评估。
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