MathPile

数学预训练数据集

MathPile 数学语料库高质量数据数学推理预训练 Github 开源项目

本页面介绍了MathPile，这是一个专注于数学领域的高质量大规模预训练数据集，包含约95亿个标记。MathPile整合了来自教科书、arXiv、Wikipedia等多种来源的数据，确保了内容的多样性和覆盖面。项目注重数据质量，采用严格的预处理和过滤，并提供详细的数据文档和质量注释。MathPile旨在提升语言模型在数学推理方面的能力，同时页面也提供了项目的最新动态、技术报告、使用限制和许可证信息。

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介绍相关项目

MAPIE - 开源机器学习不确定性量化与风险控制库

GithubMAPIE不确定性量化保证覆盖率开源项目机器学习预测区间

MAPIE是一个开源Python库，用于量化机器学习模型的不确定性和控制风险。它计算可控覆盖率的置信预测区间，适用于回归、分类和时间序列分析。MAPIE还可控制多标签分类和语义分割等复杂任务的风险。该库兼容各类模型，遵循scikit-learn API，基于同行评审算法提供理论保证。MAPIE仅依赖scikit-learn和numpy，支持Python 3.7及以上版本。

GPTeacher - GPT-4生成的多模块AI训练数据集

AI模型GPTeacherGithub开源项目微调指令生成数据集

GPTeacher项目提供由GPT-4生成的多模块数据集，包含通用指令、角色扮演、代码生成和工具使用等内容。数据集涵盖思维链推理、逻辑谜题和文字游戏等多样化任务，采用Alpaca格式便于模型微调。最新的角色扮演V2数据集规模更大，内容更丰富，包含模拟对话历史。这些数据集为AI模型训练提供了丰富的资源。

abel - 数学生成式AI Abel 7B模型在GSM8K和MATH上取得突破性成果

AbelGAIRGithub开源项目数学推理模型性能生成性AI

Abel项目通过优化数学推理模型，在GSM8K和MATH数据集上取得了显著进展。特别是其7B模型达到了超过80%的准确率，并在多个数学数据集上展示了优秀的泛化能力。该项目采用独特的Parental Oversight策略和SFT（监督微调），显著提升了模型性能，无需依赖外部工具和奖励模型。

ScienceQA - 多模态推理与思维链技术在科学问题回答中的创新应用

GithubScienceQA人工智能多模态推理大语言模型开源项目科学问答

ScienceQA项目结合多模态推理和思维链技术，开发了一个包含图像和文本的大规模科学问题数据集。通过利用GPT等先进语言模型，该项目在科学问题回答任务中实现了高达96%的准确率。ScienceQA已被多家机构采用，并在多个顶级学术会议上展示，展现了其在科学教育和人工智能领域的应用潜力。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型

DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

Smartick - 针对4-14岁儿童的人工智能数学学习系统

AI工具Smartick个性化学习人工智能在线教育数学教育

Smartick是一个针对4-14岁儿童的智能在线小学数学学习平台。通过人工智能技术和趣味数学游戏，为每位学生定制个性化学习计划。每日15分钟练习培养数学能力和学习习惯，同时提供编程和逻辑思维训练，全面发展儿童能力。平台注重因材施教，让学生按自身节奏学习，培养自信并发掘潜能。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base - 强大开源语言模型，支持代码与数学任务

DeepSeek-Coder-V2GithubHuggingface代码智能开源开源项目数学推理模型语言模型

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base是一种先进的开源Mixture-of-Experts代码语言模型，专门用于代码和数学推理任务。它支持338种编程语言，拥有128K上下文长度，与DeepSeek-Coder-33B相比，在多领域性能显著提升。通过Huggingface平台，用户可轻松访问并进行推理，非常适合开发者和研究人员。

gpt-j-6b - 基于The Pile数据集训练的60亿参数大规模语言模型

EleutherAIGPT-J 6BGithubHuggingfacetransformer开源项目模型自然语言处理语言模型

GPT-J 6B是EleutherAI团队开发的60亿参数大规模语言模型，基于The Pile数据集训练。模型采用Mesh Transformer JAX架构，包含28层和4096维度结构。在多项自然语言处理任务中表现优异，但存在产生不当内容的风险。主要用途为文本生成，不适合直接部署于用户应用，需要人工审核和监督。

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。

Machine Learning at Scale - 提升工程师大规模机器学习实战能力

AI工具GoogleYouTube广告系统transformer模型大规模ML系统机器学习工程师

Machine Learning at Scale专注提升工程师机器学习能力。创始人Ludo是谷歌机器学习工程师，拥有丰富的大规模系统经验。网站提供高质量实践见解，涵盖海量数据处理、transformer模型和广告系统优化等领域。每周更新内容，助力工程师掌握前沿技术，增强职业竞争力。

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