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MathBlackBox

蒙特卡罗树搜索增强大语言模型数学能力

MCTSr数学黑盒大语言模型数学奥林匹克Monte Carlo树搜索Github开源项目

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。

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介绍相关项目
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构，用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作，提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时，在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码，方便研究者进行further研究。
math-shepherd-mistral-7b-prm - Math-Shepherd使用的数学步骤评估模型
GithubHuggingfaceMath-ShepherdProcess reward model变形标记开源项目模型模型输出步骤解决
mistral-7b模型用于处理数学问题的分步解决方案，借助步骤标签识别和输出评分。此方法增强了数学步骤的可理解性和准确性判断，利用transformers库支持的模型调用，有助于数学教学和问题解决，使过程更明确和易于追踪。
MathPile - 数学预训练数据集
GithubMathPile开源项目数学推理数学语料库预训练高质量数据
本页面介绍了MathPile，这是一个专注于数学领域的高质量大规模预训练数据集，包含约95亿个标记。MathPile整合了来自教科书、arXiv、Wikipedia等多种来源的数据，确保了内容的多样性和覆盖面。项目注重数据质量，采用严格的预处理和过滤，并提供详细的数据文档和质量注释。MathPile旨在提升语言模型在数学推理方面的能力，同时页面也提供了项目的最新动态、技术报告、使用限制和许可证信息。
MMMU - 多学科多模态理解与推理基准评估专家级AGI
GPT-4V(ision)GithubMMMU专家AGI基准测试多模态理解开源项目
MMMU是一个新型基准测试，设计用于评估多模态模型在多学科任务中的表现，特别是需要大学水平的学科知识和深思熟虑的推理能力。该基准包含11.5K道来自大学考试、测验和教材的多模态题目，覆盖艺术设计、商业、科学、健康医学、人文社会科学及技术工程六大领域。不同于现有基准，MMMU专注于高级感知和领域特定知识的推理，挑战模型执行专家级任务。评估14个开源LMM和GPT-4V(ision)显示，即使是最先进的模型其准确率仅为56%，表明有巨大改进空间。
AI-Math-Notes - 手写数学方程实时识别计算应用
AI绘图GithubOpenAITkinter交互式应用开源项目数学计算
AI-Math-Notes是一款交互式数学应用，支持用户在画布上手写数学方程。该应用利用多模态大语言模型识别方程并计算结果，实时在等号旁显示。基于Python和Tkinter开发，具备直观的界面和图像处理功能。适用于基本和复杂方程计算，为数学学习和教学提供实用工具。
LLM-Training-Puzzles - 大型语言模型训练中的内存效率与计算管道优化
AIGPUGithubLLM Training Puzzles内存效率开源项目计算流水线
本项目包含8个在多GPU环境下训练大型语言模型的挑战性谜题，旨在通过实践掌握内存效率和计算管道优化的关键训练原理。尽管大多数人没有机会在成千上万台计算机上进行训练，这些技能对现代AI的发展至关重要。推荐使用Colab运行这些谜题，提供便捷的上手体验。
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。
mctx - 高效JAX实现的蒙特卡洛树搜索库
GithubJAXMctx开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索
Mctx是一个基于JAX的蒙特卡洛树搜索库，实现了AlphaZero和MuZero等算法。该库支持JIT编译和并行批处理，以提高计算效率。Mctx平衡了性能和易用性，为研究人员提供了探索搜索型强化学习算法的便利工具。它包含通用搜索函数和具体策略实现，用户只需提供学习到的环境模型组件即可使用。
chatbox - 支持多种语言模型AI桌面应用，注重隐私保护和
ChatboxGithubLLMs人工智能多平台支持开源开源项目热门
Chatbox 是一款支持多种语言模型（包括ChatGPT和Claude）的桌面客户端，适用于Windows、Mac和Linux系统。这款应用特别注重用户隐私，不需要部署即可安装使用。它提供多种高级功能，如图像生成、增强提示、键盘快捷方式、Markdown与Latex格式支持等，极大地提升用户工作效率。另外，Chatbox提供了团队协作功能和跨平台的Web版本，允许用户随时随地通过浏览器访问。
Quant Prep AI - GRE与GMAT数学备考智能辅助工具
AI工具Chrome扩展GREOpenAIQuantPrepAIQuant准备
Quant Prep AI是一款为GRE和GMAT数学备考设计的Chrome扩展。它运用AI技术协助用户掌握解题策略，提供解题提示和详细解析。用户只需三步即可开始使用：安装扩展、连接OpenAI账户、开始备考。该工具免费提供解题提示，帮助用户学习多种数学题型的解题方法。
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