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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auto-round - 针对大语言模型的高效量化算法

AutoRoundGithubLLM推理低位推理开源项目权重量化量化算法

AutoRound是一种针对大语言模型(LLM)的高效量化算法。通过符号梯度下降优化权重舍入和范围,仅需200步迭代即可达到业界领先水平,且不增加推理开销。该算法支持OPT、BLOOM、GPT-J等多种模型,提供混合精度量化、激活量化等实验功能,并兼容Intel Gaudi2硬件。AutoRound提供简洁的Python接口,方便用户进行模型量化和推理。

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。

ToRA - 改进数学推理问题解决的工具集成代理

GithubToRA工具集成开源开源项目数学推理模型发布

ToRA是一款工具集成推理代理，能够通过与外部工具互动解决复杂的数学推理问题。ToRA模型结合了自然语言推理和计算工具的优势，在多个数学任务中表现优异，尤其是ToRA-Code-34B和ToRA-70B，显著提升了数学数据集的准确率。此项目的开源代码和模型为进一步研究数学问题的解决提供了强大的资源。

phi-2 - 27亿参数小型语言模型展现卓越性能

GithubHuggingfacePhi-2人工智能开源项目微软机器学习模型自然语言处理

Phi-2是一个拥有27亿参数的Transformer模型，在常识、语言理解和逻辑推理等基准测试中表现出色。这个开源小型模型主要面向研究社区，用于探索降低毒性、理解社会偏见和增强可控性等安全挑战。Phi-2适用于问答、聊天和代码生成，但存在生成不准确内容和对复杂指令响应不可靠等局限性。使用时需谨慎评估其输出结果。

WhiteRabbitNeo-13B-GGUF - 深入分析问题的多路径推理模型

GithubHuggingfaceWhiteRabbitNeo兼容性开源项目格式模型量化

WhiteRabbitNeo 13B模型采用多路径推理，支持多种UI和库的高效运行。提供GGUF格式模型文件，支持GPU加速，并具备从2-bit到8-bit的量化选项，以满足不同需求。

Yi-1.5-9B-Chat-16K - 编码、数学和推理能力出色的高性能大语言模型

GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能大语言模型开源模型开源项目模型模型评测

Yi-1.5是Yi系列的升级版本，经过5000亿高质量语料库的预训练和300万多样化样本的微调。该模型保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力，同时显著提升了编码、数学、推理和指令遵循能力。Yi-1.5提供多种规模的基础模型和对话模型，在多项基准测试中表现优异，某些方面甚至超越了规模更大的模型。

RLHF-V - 通过细粒度反馈优化多模态大语言模型

GithubRLHF-V人类反馈多模态大语言模型幻觉减少开源项目行为对齐

RLHF-V框架通过细粒度的人类纠正反馈来优化多模态大语言模型的行为。该项目收集高效的纠正反馈数据,让标注者修正模型回答中的幻觉片段。实验表明,仅需1小时训练即可将基础模型的幻觉率降低34.8%。RLHF-V在Muffin模型上的验证展示了显著的性能提升,有效提高了模型的可信度。

Yi-1.5-9B-Chat - 开源语言模型在编码、数学和推理能力方面表现卓越

GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Yi-1.5是Yi系列的升级版本，经过5000亿tokens的高质量语料库训练和300万多样化样本微调。该模型在编码、数学、推理和指令遵循方面表现出色，同时保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi-1.5提供多种规模的基础模型和对话模型，在多项基准测试中表现优异，为用户提供了一个功能强大的开源语言模型选择。

Hathor_Gamma-L3-8B-0.6-GGUF - 量化技术优化文本模型，适应多样硬件需求

GithubHathor_Gamma-L3-8B-0.6Huggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化

SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务

GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化

SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。

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