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Master-Yi-9B

探索在编程和数学问题上的推理实力

项目使用ORPO技术训练,表现出处理编程和数学问题的强大推理能力。集成多种开源LLM,生成高效解答,并提供GGUF和exl2等量化版本,优化资源使用。即将推出的新版本将进一步扩大其使用领域。

DeepSeek-Math - 开源数学推理模型的新突破
DeepSeekMathGithub人工智能大语言模型开源模型开源项目数学推理
DeepSeek-Math是基于DeepSeek-Coder-v1.5 7B预训练的开源数学推理模型。在MATH基准测试中,它达到51.7%的成绩,接近Gemini-Ultra和GPT-4的水平。项目提供基础、指令微调和强化学习三个7B模型版本,支持数学问题求解、工具使用和定理证明。DeepSeek-Math在保持通用能力的同时提升了数学推理能力,为数学研究提供了新的AI工具。
NuminaMath-7B-TIR - 采用工具集成推理技术的数学问题解决语言模型
GithubHuggingfaceNuminaMath工具集成推理开源项目数学问题解决模型模型性能训练程序
NuminaMath 7B TIR是一种使用工具集成推理技术训练的语言模型,专门为数学问题解决而设计,在AI数学奥林匹克测试中取得了29/50的得分。经过深度微调,该模型能够处理从基础到高阶数学的复杂问题,尤其是在GSM8k和MATH等基准测试中表现优异。模型基于DeepSeek基础版优化,利用大规模数据集,通过逐步解题和工具推理增强问题解决能力,适合用于数学问题解决和教育场景。
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct - 阿里巴巴数学大语言模型支持中英双语计算推理
GithubHuggingfaceQwen2.5-Math人工智能开源项目数学模型机器学习模型语言模型
Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大语言模型,能同时处理中文和英文数学题目。模型集成了思维链推理和工具辅助计算功能,在MATH基准测试中取得79.7分的成绩。基于Hugging Face框架开发,方便开发者快速部署和应用到教育等实际场景中。
Qwen2.5-Math-72B-Instruct - 专注于中英文数学问题的高级语言模型
Chain-of-ThoughtGithubHuggingfaceQwen2.5-MathTool-integrated Reasoning开源项目数学语言模型模型自然语言处理
Qwen2.5-Math-72B-Instruct是一款专门针对数学问题的大型语言模型。该模型支持思维链(CoT)和工具集成推理(TIR)技术,能够处理中英文数学题。在MATH基准测试中,模型达到了87.8的高分,展现了其在复杂计算、符号操作和算法推理方面的卓越能力。作为Qwen2.5-Math系列的重要组成部分,这个模型为数学问题提供了高效的解决方案。
llemma_7b - 数学推理与计算结合的开源数学语言模型
GithubHuggingfaceLlemma定理证明开源项目数学模型计算工具链式思维
Llemma 7B 是一款以数学推理为核心的语言模型,整合了使用Python和定理证明等工具的计算能力。在数学链式思维任务中,该模型的表现优于同类产品,如Llama-2和Code Llama以及同规格的Minerva版本。其34B参数版本在多个数学数据集测试中表现尤为突出。
deepseek-math-7b-instruct - 深度数学推理的开源解决方案
DeepSeekMathGithubHuggingface人工智能开源项目数学求解模型模型训练自然语言处理
DeepSeekMath作为开源项目,利用最先进的transformers技术支持在数学问题中实现链式思维推理。其模型通过商用许可提供,帮助在积分和微分等领域提高计算效率和准确性,并提供详细的使用指南和技术支持。
MathBlackBox - 蒙特卡罗树搜索增强大语言模型数学能力
GithubMCTSrMonte Carlo树搜索大语言模型开源项目数学奥林匹克数学黑盒
MathBlackBox项目采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)方法提升大语言模型的数学问题解决能力。项目使用VLLM或其他OpenAI兼容方法构建服务器,客户端则基于Hugging Face工具包和OpenAI进行推理。支持GSM8K、OlympiadBench和MATH等多个数学数据集。研究显示,该方法可使LLaMa-3 8B模型在数学奥林匹克解题方面达到接近GPT-4的水平。目前项目处于早期阶段,仍需进一步测试和优化。
Qwen2.5-Math-7B-Instruct - 强大的数学问题求解模型 支持中英双语CoT和TIR推理
CoTGithubHuggingfaceQwen2.5-MathTIR开源项目数学语言模型模型自然语言处理
Qwen2.5-Math-7B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大型语言模型。该模型支持链式思考(CoT)和工具集成推理(TIR)方法,可解决中英文数学问题。相较于前代模型,它在多项数学基准测试中表现出色。模型擅长精确计算、符号操作和算法推理,在MATH基准测试中使用TIR方法获得85.3分。作为Qwen2.5-Math系列的指令微调版本,该模型适用于数学问题解答场景。
Qwen2.5-Math-1.5B - 通过Qwen2.5-Math实现中英数解题能力的增强
GithubHuggingfaceQwen2.5-Math使用说明开源项目推理能力数学问题模型模型升级
Qwen2.5-Math继Qwen2-Math系列后,凭借CoT和TIR技术,显著提升中英数解题精准度,提供基础及优化版本,专攻数学问题。相比前代,Qwen2.5-Math在应对复杂数学计算如特征值计算中表现优异,不适用于其他任务。
Yi-1.5-34B-Chat - 提升语言理解与推理性能的创新
GithubHuggingfaceYi-1.5开源模型开源项目模型模型性能语言理解预训练
Yi-1.5通过高质量语料与多样化样本增强模型能力,在编程、数学以及推理任务中取得显著进步。同时,该项目保持出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。该模型在多项基准测试中表现优异,与大型模型相比,具备竞争力。用户可通过多种途径下载该模型,并快速上手操作。如需详细使用指南,请查阅README。
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