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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

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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。

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InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型，其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本，可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测，其展示了卓越的综合性能，适合复杂的研究和商业应用。
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rho - 选择性语言建模优化数学推理能力的语言模型
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Rho-1项目采用选择性语言建模(SLM)技术,通过聚焦有价值token进行预训练。该模型在GSM8k和MATH等数学推理任务上表现突出,以较少训练量达到基线水平。项目发布了base和code interpreter等多个版本,展现了优秀的数学推理能力。
Mistral-Large-Instruct-2407 - Mistral大语言模型在多语言理解与高级推理方面展现卓越性能
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Mistral-Large-Instruct-2407作为一款基于123B参数构建的大规模语言模型，集成了多语言处理、代码编程和数学推理等核心功能。模型配备128k上下文窗口，支持80余种编程语言，同时提供函数调用与JSON输出特性。在MMLU测试中达到84.0%的优异成绩，MT Bench评分为8.63，彰显其在自然语言处理领域的实力。目前该模型已开放研究及非商用场景应用。
tree-of-thought-llm - 大型语言模型的高效问题解决算法
GPT-4GithubMIT LicenseOpenAI APIPythonTree of Thoughts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。
internlm2-chat-7b-sft - 提供超长上下文支持和多功能工具的对话模型
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