rho

选择性语言建模优化数学推理能力的语言模型

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。

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WizardMath-7B-V1.1 - 新一代数学推理模型优化Mistral-7B架构实现卓越性能提升

AI训练GithubHuggingfaceWizardMath大语言模型开源项目数学推理机器学习模型

WizardMath-7B-V1.1基于Mistral-7B架构开发，通过强化进化指令训练方法提升数学推理能力。在GSM8k和MATH基准测试中分别达到83.2和33.0的评分，达到7B规模模型中的最佳水平。这一开源数学推理模型展现出与商业大模型相当的解题表现，为数学问题求解提供了新的解决方案。

tiny-random-PhiForCausalLM - 轻量级开源因果语言模型项目

Apache 2.0GithubHuggingface开源协议开源项目模型版权自由软件软件许可

tiny-random-PhiForCausalLM是一个轻量级因果语言模型项目，旨在为资源受限环境提供高效的语言处理解决方案。该项目使用Apache-2.0开源许可，开发者可自由使用和修改。项目通过优化模型结构和训练方法，在保持性能的同时减小模型体积，为自然语言处理任务提供了实用选择。

Phi-3-mini-128k-instruct - 38亿参数模型展现卓越推理能力和长上下文理解

GithubHuggingfacePhi-3人工智能大语言模型开源项目微软模型自然语言处理

Phi-3-mini-128k-instruct是一个参数量为38亿的开放模型，在各类推理任务中表现优异。它采用Phi-3数据集训练，具备128K的上下文长度处理能力，通过精心设计的后训练过程提升了指令遵循能力和输出安全性。该模型在13亿参数以下规模中展现出卓越性能，尤其适合需要强大推理能力的应用场景，如常识推理、语言理解、数学计算和代码编写等。

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。

Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述

ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化

该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化，使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式，如f16、Q8_0、Q6_K_L等，适用不同硬件环境，推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式，并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X，广泛适用于文本生成应用，提升运行效率和输出质量。

MAmmoTH2-7B-Plus - 增强大型语言模型推理能力的创新研究

GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目指令微调数学推理模型

MAmmoTH2项目通过创新的指令微调技术，提升大型语言模型在推理基准上的显著表现。该项目高效采集了来自预训练网络语料的1000万条指令-响应对，成功开发出无需特定领域数据且在MATH与GSM8K基准上表现优异的模型。MAmmoTH2-Plus进一步基于公共数据进行训练，在推理与聊天机器人领域设定了新标准。本项目展示了一种获取大规模优质指令数据的高性价比方法，提供了增强大型语言模型推理能力的全新视角。

Phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit - 轻量级多语言模型支持高效微调和长文本理解

GithubHuggingfacePhi-3.5transformers多语言开源项目微调模型长上下文

Phi-3.5-mini-instruct是一款轻量级开源语言模型,支持128K上下文长度。经过监督微调和优化,该模型在多语言能力和长文本理解方面表现出色。适用于内存受限环境、低延迟场景和推理任务,可作为AI系统的基础组件。在商业和研究领域都有广泛应用前景。

LongRoPE - 扩展大语言模型上下文窗口至200万以上标记的方法

GithubLongRoPETransformer上下文窗口位置编码大语言模型开源项目

LongRoPE项目提出了一种将大语言模型（LLM）上下文窗口扩展至超过200万个标记的方法。通过利用位置嵌入中的非均匀性，项目实现了8倍的上下文窗口扩展，无需微调。采用逐步扩展策略从256k微调至2048k上下文，避免了对超长文本的直接微调。LongRoPE还调整了原始窗口长度内的嵌入，确保在各种任务中保持高效表现，适用于对话、问答、长文档摘要及少样本学习。

rci-agent - 智能代理利用语言模型解决计算机任务

GithubMiniWoB++RCI Agent开源项目自然语言计算机任务语言模型

RCI Agent是一个基于预训练语言模型的智能代理，专门用于执行MiniWoB++基准测试中的计算机任务。该项目采用RCI提示方案优化输出，在样本效率方面表现出色。相比其他模型，RCI Agent使用更少的样本即可达到仅次于CC-Net的性能。这一研究成果展示了大型语言模型在解决通用计算机任务中的潜力，为克服专家演示获取和奖励函数定义等挑战提供了新思路。

Phi-3.5-mini-instruct - Unsloth加速技术让开源语言模型训练更高效

GithubHuggingfacePhi-3.5Unsloth多语言开源项目微调模型长上下文

Phi-3.5-mini-instruct是微软AI团队开发的开源语言模型,具备多语言理解、长文本处理和代码生成能力,支持128K上下文长度。结合Unsloth优化技术,模型训练速度提升2倍,内存占用降低50%。适合在资源受限环境下部署的AI应用开发,并提供Google Colab环境供快速测试验证。

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