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思维缓冲技术提升大语言模型推理效能

Buffer of Thoughts (BoT)是一种创新的思维增强推理方法,通过元缓冲区存储思维模板并动态更新,显著提升了大语言模型的推理能力。在10项复杂推理任务中,BoT表现优异,如在Game of 24、Geometric Shapes和Checkmate-in-One等任务上分别提升11%、20%和51%。研究发现,结合BoT的Llama3-8B模型在性能上有望超越Llama3-70B模型。

Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Storm-8B人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型微调
Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并,它在10个基准测试中显著超越原始模型,包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%,TruthfulQA提升9%,函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式,为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。
Reasoning-0.5b-GGUF - 量化推理模型优化文本生成效果
GithubHuggingfaceReasoning-0.5bllama.cpp嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化
页面介绍了Reasoning-0.5b模型的多种量化版本,优化了ARM及其他平台的推理速度与性能。在LM Studio运行模型有助于在低RAM环境下展现性能优势。内容包括量化文件的特性、推荐下载链接、使用建议,以及在不同计算平台上的应用效果。用户通过huggingface-cli可依据硬件资源选择合适模型,提升性能效率。
llmperf-leaderboard - LLM推理服务性能基准测试与比较
GithubLLMPerfLLM推理提供商吞吐量响应时间开源项目性能基准测试
LLMPerf Leaderboard 项目对多家LLM推理服务进行性能评测,主要衡量输出令牌吞吐量和首个令牌响应时间(TTFT)。测试涵盖Llama-2系列的7B、13B和70B聊天模型,为开发者提供客观透明的性能数据和可复现的测试方法,有助于选择合适的LLM服务。
LM-reasoning - 大语言模型推理相关的论文和资源
EvaluationGithubLarge Language ModelsReasoningSurveyTechnique开源项目
本页面收录了大语言模型推理相关的论文和资源,涵盖技术方法如完全监督微调、提示与上下文学习、混合方法,以及详细的评估和分析。用户可以浏览各类调查报告和技术论文,了解如何提升大模型的推理能力,并参考领域专家的讨论提供的重要见解。
BPO - 优化大语言模型对齐的创新黑盒方法
BPOGithub大语言模型开源项目提示词优化无需训练模型对齐
Black-Box Prompt Optimization (BPO) 是一种新型大语言模型对齐技术,无需模型训练即可提升性能。项目通过创新方法缩小人类与AI模型间的差距,在Vicuna Eval评估中优于gpt-3.5-turbo和claude-2,并超越PPO和DPO方法。BPO提供完整的模型、数据集、演示和使用指南,为AI研究和开发提供全面支持。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
honest_llama - 推理时干预技术提高大语言模型真实性
GithubInference-Time InterventionLLaMATruthfulQA开源项目真实性语言模型
Honest LLaMA项目开发的推理时干预(ITI)技术通过调整注意力头激活,显著提升了大语言模型在TruthfulQA基准测试中的真实性表现。这种方法具有数据效率高、计算成本低的优势,为平衡模型真实性和实用性提供了新思路。ITI技术在LLaMA等模型上的成功应用,展示了其在提高AI系统可信度方面的潜力。
reflexion - 具有语言强化学习的代理
AlfWorldGPT-4GithubHotPotQAReflexionVerbal Reinforcement Learning开源项目
介绍Reflexion项目及其在语言强化学习中的应用。该项目提供详细的实验指南,涵盖推理和决策过程的操作步骤与策略。用户可以通过不同智能体类型和反射策略进行实验,了解其对结果的影响。项目代码和日志已发布,并附有丰富的资源和支持信息。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
MentalLLaMA - 开源大语言模型助力社交媒体上的可解释心理健康分析
GithubMentaLLaMA可解释性大语言模型开源项目心理健康分析社交媒体
MentalLLaMA项目开发了基于IMHI数据集的开源指令型大语言模型,用于社交媒体数据的心理健康分析。该模型能生成高质量解释,提高分析结果的可解释性。项目还提供了涵盖8个任务和10个测试集的全面评估基准。MentalLLaMA为心理健康监测和研究领域带来新的分析工具和方法。
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