需求人群:
["研究人员和开发者:可以利用ChatGLM-Math来增强他们的语言模型在数学问题解决方面的表现。","教育机构:用于辅助教学,特别是在数学教育领域,帮助学生解决复杂数学问题。","技术爱好者:对于对自然语言处理和机器学习感兴趣的个人,ChatGLM-Math提供了一个实验和学习的平台。"]
使用场景示例:
在大学数学课程中,ChatGLM-Math帮助教师快速生成复杂的数学问题的解答。
在线教育平台集成ChatGLM-Math,为学生提供即时的数学问题解答服务。
研究机构使用ChatGLM-Math来分析和解决实际应用中的数学问题,如优化算法等。
产品特色:
自我批评流程定制:通过反馈学习阶段提升LLMs的数学能力。
通用Math-Critique模型:提供反馈信号以优化LLMs的数学问题解决。
拒绝采样微调:对LLM生成的结果进行优化,提高数学问题解决的准确性。
直接偏好优化:根据用户偏好对LLM进行优化。
MathUserEval数据集:包含545道高质量数学问题,用于模型训练和测试。
多类别问题解决:涵盖基础计算、代数方程、几何学等多个数学领域。
GPT-4-1106-Preview评价:使用先进的评价模型来分析和打分响应质量。
使用教程:
步骤一:获取待评测模型的生成结果。
步骤二:调用评价模型获取分析和打分。
步骤三:最终计算结果。
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提升大型语言模型解决数学问题的能力
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型,旨在提高大型语言模型(LLMs)在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号,并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验,显示出在保持语言能力的同时,显著提升了数学问题解决能力。
AI驱动的数学问题解决器
AI Math GPT Solver是一个由GPT-4o提供动力的在线数学问题解决平台,它覆盖了代数、微积分和几何等数学领域,集成了微软数学求解器等领先技术,提供快速、准确的解决方案。该平台通过网页和移动应用程序提供免费、用户友好的服务,允许用户随时随地解决问题。
小型语言模型用于推理和理解任务
Orca 2 是一个用于研究目的的助手,通过提供单轮响应来帮助推理和理解任务,如数据推理、阅读理解、数学问题解决和文本摘要。该模型特别擅长推理。我们公开发布 Orca 2,以促进在开发、评估和对齐更小的语言模型方面的进一步研究。
开放的大型推理模型,解决现实世界问题
Marco-o1是一个开放的大型推理模型,旨在通过先进的技术如Chain-of-Thought (CoT) fine-tuning、Monte Carlo Tree Search (MCTS)、反射机制和创新的推理策略,优化复杂现实世界问题的解决任务。该模型不仅关注数学、物理和编程等有标准答案的学科,还强调开放性问题的解决。Marco-o1由阿里巴巴国际数字商务的MarcoPolo团队开发,具有强大的推理能力,已在多个领域展示出卓越的性能。
智能解决数学问题,提升学习效率
AI数学解题器是由数学AI和数学GPT模型(如GPT-4o)驱动的在线工具,旨在提供广泛的数学问题解决方案。它利用先进的人工智能技术,为学生和教师提供详尽的分步解答,增强了对数学概念的理解和解题能力。该产品背景是数学学习中对高效解题工具的需求,定位于免费提供高质量的教育支持。
一个基于强化学习优化的大型语言模型,专注于数学问题解决能力的提升。
DeepScaleR-1.5B-Preview 是一个经过强化学习优化的大型语言模型,专注于提升数学问题解决能力。该模型通过分布式强化学习算法,显著提高了在长文本推理场景下的准确率。其主要优点包括高效的训练策略、显著的性能提升以及开源的灵活性。该模型由加州大学伯克利分校的 Sky Computing Lab 和 Berkeley AI Research 团队开发,旨在推动人工智能在教育领域的应用,尤其是在数学教育和竞赛数学领域。模型采用 MIT 开源许可,完全免费供研究人员和开发者使用。
开源大型语言模型,支持多语言和专业领域应用。
Qwen2.5是一系列基于Qwen2语言模型构建的新型语言模型,包括通用语言模型Qwen2.5,以及专门针对编程的Qwen2.5-Coder和数学的Qwen2.5-Math。这些模型在大规模数据集上进行了预训练,具备强大的知识理解能力和多语言支持,适用于各种复杂的自然语言处理任务。它们的主要优点包括更高的知识密度、增强的编程和数学能力、以及对长文本和结构化数据的更好理解。Qwen2.5的发布是开源社区的一大进步,为开发者和研究人员提供了强大的工具,以推动人工智能领域的研究和发展。
数学视觉指令调优模型
MAVIS是一个针对多模态大型语言模型(MLLMs)的数学视觉指令调优模型,主要通过改进视觉编码数学图表、图表-语言对齐和数学推理技能来增强MLLMs在视觉数学问题解决方面的能力。该模型包括两个新策划的数据集、一个数学视觉编码器和数学MLLM,通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。
数学 7b 模型,帮助解决数学问题。
Internlm2 Math 7b 是一个基于 Hugging Face 平台的数学模型,主要用于解决数学问题。它能够处理各种数学题目,包括代数、几何、概率统计等。使用该模型可以提供准确的数学计算和解答,帮助用户学习和理解数学知识。Internlm2 Math 7b 提供简单易用的 API 接口,可以方便地集成到其他应用程序中。该模型基于深度学习技术,具有较高的准确性和可靠性。它适用于教育领域的数学辅助学习、作业辅导等场景。
未来大型语言模型的解锁者
Sonus AI是一个以Sonus-1模型为核心的大型语言模型,它重新定义了语言理解和计算的边界。Sonus-1以其卓越的复杂问题解决能力而著称,远超过典型的语言模型。Sonus AI提供了增强的搜索和实时信息检索功能,确保用户能够访问到最新和最精确的信息。此外,Sonus AI还计划推出开发者友好的API,以便将Sonus-1的强大能力集成到各种应用中。Sonus AI的产品背景信息显示,它是一个面向未来的技术,旨在通过先进的AI能力提升用户的工作效率和信息获取的准确性。
双语开源数学推理大型语言模型。
InternLM-Math-Plus 是一个最新的双语(英文和中文)开源大型语言模型(LLM),专注于数学推理,具有解决、证明、验证和增强数学问题的能力。它在非正式数学推理(如思维链和代码解释)和正式数学推理(如LEAN 4翻译和证明)方面都有显著的性能提升。
Eurus-2-7B-SFT是一个经过数学能力优化的大型语言模型,专注于推理和问题解决.
Eurus-2-7B-SFT是基于Qwen2.5-Math-7B模型进行微调的大型语言模型,专注于数学推理和问题解决能力的提升。该模型通过模仿学习(监督微调)的方式,学习推理模式,能够有效解决复杂的数学问题和编程任务。其主要优点在于强大的推理能力和对数学问题的准确处理,适用于需要复杂逻辑推理的场景。该模型由PRIME-RL团队开发,旨在通过隐式奖励的方式提升模型的推理能力。
新一代数学模型,专注于解决复杂数学问题。
Qwen2-Math是一系列基于Qwen2 LLM构建的专门用于数学解题的语言模型。它在数学相关任务上的表现超越了现有的开源和闭源模型,为科学界解决需要复杂多步逻辑推理的高级数学问题提供了重要帮助。
AI推理模型,解决复杂问题的新系列。
OpenAI o1是一系列新开发的AI模型,旨在通过更长时间的思考来解决科学、编码和数学等领域的复杂问题。这些模型通过训练学习,能够细化思考过程、尝试不同策略并识别错误。在国际数学奥林匹克竞赛的资格赛中,o1模型的得分远高于之前的GPT-4o模型,展现了其在数学和编码方面的优势。此外,o1系列还引入了新的安全训练方法,使其能够更好地遵循安全和对齐准则。
Grok-1.5带有改进的推理能力和128,000个标记的上下文长度。
Grok-1.5是一种先进的大型语言模型,具有出色的长文本理解和推理能力。它可以处理高达128,000个标记的长上下文,远超以前模型的能力。在数学和编码等任务中,Grok-1.5表现出色,在多个公认的基准测试中获得了极高的分数。该模型建立在强大的分布式训练框架之上,确保高效和可靠的训练过程。Grok-1.5旨在为用户提供强大的语言理解和生成能力,助力各种复杂的语言任务。
高性能多模态AI模型
Gemini Pro是DeepMind推出的一款高性能多模态AI模型,专为广泛的任务设计,具有高达两百万token的长上下文窗口,能够处理大规模文档、代码、音频和视频等。它在多个基准测试中表现出色,包括代码生成、数学问题解决和多语言翻译等。
信息提取与问题解答的文档图语言模型
DocGraphLM是一种用于信息提取和问题解答的文档图语言模型。它采用了先进的视觉丰富文档理解技术,结合了预训练语言模型和图形语义。其独特之处在于提出了联合编码器架构来表示文档,并采用了一种新颖的链接预测方法来重构文档图。DocGraphLM通过收敛的联合损失函数预测节点之间的方向和距离,优先考虑邻域恢复并降低远程节点检测的权重。在三个SotA数据集上的实验表明,采用图形特征能够在信息提取和问题解答任务上实现一致的改进。此外,我们还报告说,采用图形特征能够加速训练过程中的收敛,尽管这些特征仅通过链接预测构建。
数学问题的智能助手
Qwen Math Demo 是一个专注于数学问题解答的人工智能模型,它利用先进的自然语言处理技术,能够理解和解决各种数学问题,提供准确的答案和解题过程。该模型适用于教育领域,特别是辅助学生和教师进行数学学习和教学活动。它的优势在于能够处理复杂的数学表达式,提供详细的解题步骤,帮助用户更好地理解数学概念。
深入研究大型语言模型的内部一致性和自我反馈
ICSFSurvey是一个关于大型语言模型内部一致性和自我反馈的调查研究。它提供了对LLMs自我评估和自我更新机制的统一视角,包括理论框架、系统分类、评估方法、未来研究方向等。
新一代最强推理模型
OpenAI o3模型是继o1之后的新一代推理模型,包括o3和o3-mini两个版本。o3在某些条件下接近于通用人工智能(AGI),在ARC-AGI基准测试中得分高达87.5%,远超人类平均水平。它在数学和编程任务中表现出色,在2024年美国数学邀请赛(AIME)中得分96.7%,在Codeforces评级中达到2727分。o3能够自我事实核查,通过“私人思维链”进行推理,提高答案的准确性。o3是首个使用“审议对齐”技术训练的模型,以符合安全原则。目前,o3模型尚未广泛可用,但安全研究人员可以注册预览o3-mini模型。o3 mini版将在1月底推出,之后不久推出o3完整版。
高等数学问题的智能解答助手
AMchat是一个集成了数学知识和高等数学习题及其解答的大语言模型。它基于InternLM2-Math-7B模型,通过xtuner微调,专门设计用于解答高等数学问题。该项目在2024浦源大模型系列挑战赛(春季赛)中获得Top12和创新创意奖,体现了其在高等数学领域的专业能力和创新性。
语言模型自我奖励训练
本产品是一种自奖励语言模型,通过 LLM 作为裁判,使用模型自身提供的奖励信号进行训练。通过迭代的 DPO 训练,模型不仅可以提高遵循指令的能力,还能提供高质量的自我奖励。经过三次迭代的 Fine-tuning,本产品在 AlpacaEval 2.0 排行榜上超过了许多现有系统,包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT-4 0613。这项工作虽然只是初步研究,但为模型在两个方面持续改进的可能性打开了大门。
拍照即识别数学、化学和语言,提供智能解答
SorSor是一款AI助手应用,通过拍照识别数学、化学和语言,提供即时解答。它拥有现代化的AI技术,可以快速解答数学方程和化学公式,并提供学习辅助功能。用户友好的界面设计让学习变得更轻松愉快,节省时间和精力。SorSor的速度和效率无与伦比,准确的结果能够快速呈现,让学习过程更加高效。SorSor还以平易近人的价格让教育技术更加普及,为用户提供出色的产品和性价比。快来使用SorSor,探索无尽的知识世界吧!
数学竞赛问题的解决方案集合
NuminaMath是一套为训练最先进数学语言模型(SOTA math LLMs)而设计的数据库和模型。它包含860k+数学竞赛问题及其解决方案对,每个解决方案都使用了链式思维(Chain of Thought, CoT)推理进行模板化。此外,还有70k+数学竞赛问题,其解决方案由GPT-4通过工具集成推理(Tool-Integrated Reasoning, TIR)生成。NuminaMath通过提供高质量的数学问题和解决方案,为教育工作者和学生提供了一个宝贵的资源,帮助他们提高数学思维和解决问题的能力。
解决难对话的冲突管理工具
Chat EQ是一个帮助人们发展解决冲突技巧的应用程序,通过几十年的研究,提供了冲突解决的技巧,帮助人们在个人和职业生活中处理困难问题。它能够帮助人们在问题升级之前解决困难问题,并避免受伤、被拒绝或感到不舒服的担忧。Chat EQ提供了一系列功能,如提供个性化的反馈和建议,帮助人们改善沟通和解决问题的能力。Chat EQ适用于个人和组织,帮助他们提高冲突管理和解决问题的技能。
直接科学回答医学问题
MediSearch是一个搜索引擎,为用户提供直接科学回答医学问题的能力。它汇集了来自可信医学来源的信息,帮助用户获取到科学、可靠的医疗信息。MediSearch的功能包括搜索医学问题、提供专业医学答案、解释医学术语、提供相关医学资讯等。它是医学领域的一站式信息查询工具。
开放数学语言模型
Llemma是一个开放的数学语言模型,提供数据和训练代码。它可以用于数学相关的任务,如定理证明、数学文本生成等。Llemma具有高质量的数学训练数据,可以帮助用户进行数学研究和应用开发。Llemma的优势在于其开放性和灵活性,用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。Llemma的定价信息请参考官方网站。
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