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提高AI推理能力的先进算法

Tree of Thoughts (ToT) 是一种强大且灵活的算法,通过即插即用版本,可显著提高模型推理能力达70%。用户可以连接自己的模型,体验高级智能。项目支持通过Python库安装和使用,并提供详细的使用指南和代码示例,包括如何与Hugging Face Transformers集成。该项目由Princeton University和Google DeepMind的研究人员开发,旨在推进AI推理能力的前沿进展。

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。
tree-of-thought-prompting - 利用Tree-of-Thought Prompting提升ChatGPT推理能力
Chain-of-Thought promptingChatGPTGithubLarge Language ModelsTree-of-Thought Promptingreasoning开源项目
Tree-of-Thought Prompting技术用新的思维树框架扩展和改进了Chain-of-Thought概念,提升了大型语言模型(如ChatGPT)的推理能力。此技术帮助模型自主纠错并逐步积累知识,在解决复杂问题中表现出色。
tree-of-thought-puzzle-solver - 基于Tree-of-Thought框架的Sudoku解题器
GPT-3.5-turboGithubLLMOpenAISudokuTree-of-Thought开源项目
该项目展示了一种树形思维(Tree-of-Thought, ToT)框架的Sudoku解题器,旨在提升大型语言模型(LLMs)的复杂问题解决能力。ToT技术模仿人类通过探索和回溯的思维过程,具有动态调整和回溯的能力。项目实现包含多个模块,如prompter agent、checker module、memory module和ToT controller,并与LLM进行多轮对话,以实现智能求解。如需详细了解,请访问预印本。
graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架
GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习
该框架通过将复杂问题建模为操作图(GoO),并使用大型语言模型(LLM)自动执行,提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展,用户不仅可以使用新方法解决问题,还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南,并包含多个示例,帮助用户快速上手。文档详尽,便于理解和扩展。
ToG - 将知识图谱与大语言模型结合的先进推理框架
GithubICLR 2024ToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱
ToG是一个结合知识图谱与大语言模型的推理框架,通过'图思考'方式增强模型的推理能力。该框架支持Freebase和Wikidata知识图谱,显著提高了模型在复杂任务中的表现。ToG项目已在GitHub开源,提供了代码和详细说明,为相关研究提供了实验基础。该框架的创新在于深度融合知识图谱,实现了更精确和可靠的推理过程。
buffer-of-thought-llm - 思维缓冲技术提升大语言模型推理效能
Buffer of ThoughtsGithub大语言模型开源项目思维模板性能提升推理
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。
chain-of-thought-hub - 大型语言模型复杂推理能力评估基准
Chain-of-ThoughtGithubLLM评估复杂推理能力大语言模型开源项目长文本处理
Chain-of-Thought Hub汇集了数学、科学、符号推理等多个领域的挑战性任务,旨在全面评估大型语言模型的复杂推理能力。该项目通过精选数据集和模型,为语言模型发展提供可靠参考。同时,它将链式思考提示工程视为新一代系统调用,为基于大型语言模型的应用生态系统发展奠定基础。
Chain-of-ThoughtsPapers - 大型语言模型推理能力研究与应用进展
Chain-of-ThoughtGithub人工智能开源项目推理能力提示工程语言模型
Chain-of-ThoughtsPapers项目收集了大型语言模型推理能力研究的关键论文。涵盖从基础到前沿的多个主题,如零样本推理、多模态推理和模型自我改进等。这些研究揭示了语言模型在复杂推理任务中的潜力,推动了自然语言处理领域的发展。项目持续更新,反映领域最新进展,为研究人员和开发者提供重要参考资料。
ToG - 结合知识图谱的大语言模型深度推理框架
GithubICLRToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱
ToG项目提出了一种结合知识图谱的大语言模型推理框架,旨在实现更深入、更负责任的推理能力。该框架在复杂问答和知识推理任务中展现了良好性能,有助于提升AI系统的可解释性和准确性。项目开源代码支持Freebase和Wikidata知识图谱,为相关研究提供了实验平台。
Thought-Cloning - 模仿人类思维的智能体学习框架
GithubThought Cloning人工智能开源项目强化学习模仿学习神经网络
Thought Cloning是一种模仿学习框架,训练智能体模拟人类思维模式以提升性能和可解释性。该项目基于BabyAI环境实现,采用合成思维数据集。研究显示,这种方法能提高智能体在复杂任务中的表现和泛化能力。项目开源了代码、数据集和预训练模型,为研究人员提供了分析智能体思维过程的工具。
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