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NuminaMath-7B-TIR

采用工具集成推理技术的数学问题解决语言模型

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。

Step-DPO - 优化大语言模型长链推理的高效方案
GithubStep-DPO大语言模型开源项目数学问题模型微调长链推理
Step-DPO是一种旨在提升大语言模型长链推理能力的新方法。该方法通过数据构建流程生成了1万对高质量步骤偏好对数据集,在仅使用少量数据的情况下显著提升了模型性能。研究表明,Step-DPO能将Qwen2-7B-Instruct在MATH和GSM8K测试集上的得分分别提高5.6%和2.4%。应用Step-DPO后的Qwen2-72B-Instruct更是在这两个测试集上分别达到70.8%和94.0%的得分,超越了多个闭源模型。
T0_3B - 小规模T0模型超越GPT-3,进行零样本自然语言任务处理
GithubHuggingfaceT0偏见与公平性开源项目模型模型训练自然语言处理评估数据
T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化,性能超越GPT-3,且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调,能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景,包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估,保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大,但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。
Lexora-Medium-7B - 面向意大利语的数理推理开源语言模型
GithubHuggingfaceLexora-Medium-7B代码示例开源项目模型模型使用自然语言处理语言模型
Lexora-Medium-7B是一个专注于意大利语和英语的开源语言模型,基于DeepMount00数据集训练,在数学推理和问答任务中表现出色。模型采用Transformers架构,支持Python快速部署,可应用于多样化的自然语言处理场景。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
Phi-3-mini-4k-instruct-gguf - 轻量级通用AI模型支持推理分析与代码生成
GithubHuggingfacePhi-3人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型训练
Phi-3-mini-4k-instruct-gguf采用GGUF格式实现的轻量级语言模型,具备3.8B参数规模和4K上下文长度支持。该模型在常识理解、数学计算、代码生成等方面表现突出,适合在计算资源受限环境下运行。模型经过安全性优化,可用于英语场景的商业及研究应用。
numi - 自然语言计算器:跨平台支持的智能数学工具
GithubNumimacOS命令行工具开源项目自然语言计算计算器应用
Numi是一款智能计算工具,支持macOS和Linux平台。其特色在于自然语言输入功能,能够快速处理货币转换、折扣计算等日常任务。该应用提供桌面版和命令行界面,满足不同用户的使用习惯。虽然命令行版本功能较简,但仍保留核心计算能力,适合各类用户使用。
internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型
GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型
InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型,在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型,展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型,支持通过Transformers加载,并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署,为开发者提供灵活的应用选择。
leandojo-lean4-retriever-byt5-small - 利用检索增强模型改进定理证明技术
GithubHuggingfaceLeanDojoNeurIPS定理证明开源项目检索增强模型语言模型
LeanDojo项目应用检索增强的语言模型,旨在提升数学与逻辑推理中的自动化水平。通过自然语言处理和机器学习的结合,LeanDojo为定理证明提供了高效创新的解决方案,显著提高了检索精度并加速了复杂问题的求解。目前,该项目正在NeurIPS会议的Datasets and Benchmarks Track中评审,适用于研究人员扩大在数学领域应用机器学习的探索。详情请访问LeanDojo官方网站。
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类
GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。
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