需求人群:
"目标受众为研究人员、开发者以及对提升小型语言模型数学推理能力感兴趣的学术界和工业界人士。该模型适用于需要高效数学推理和问题解决能力的场景,如教育领域的智能辅导系统、数学竞赛训练工具等。"
使用场景示例:
在MATH基准测试中,将Qwen2.5-Math-7B的性能从58.8%提升至90.0%,Phi3-mini-3.8B从41.4%提升至86.4%。
在AIME竞赛中,平均解决了53.3%(8/15)的问题,排名前20%的优秀高中生数学选手之列。
通过自我演化,不断优化策略模型和流程奖励模型,提高解决复杂数学问题的能力。
产品特色:
采用蒙特卡洛树搜索(MCTS)进行深度思考和测试时搜索。
提出新颖的代码增强链式推理(CoT)数据合成方法,生成验证推理轨迹。
开发新的流程奖励模型训练方法,避免简单的步骤级评分标注。
实现自我演化配方,从头开始构建并迭代演化策略SLM和PPM,提升推理能力。
在多个数学基准测试中表现出色,提升小型语言模型的数学推理水平。
使用教程:
1. 访问Hugging Face网站上的rStar-Math页面,了解模型详情。
2. 查看论文和相关资料,理解模型的架构和工作原理。
3. 下载并安装必要的依赖库和工具,准备运行环境。
4. 使用提供的代码和数据,加载预训练的策略SLM和PPM模型。
5. 对于给定的数学问题,利用MCTS进行推理和搜索,获取解决方案。
6. 根据需要调整模型参数和搜索策略,优化性能。
7. 在实际应用中部署模型,如教育软件、在线辅导平台等,为用户提供数学推理支持。
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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。
展示小型语言模型通过自我演化深度思考掌握数学推理能力的研究成果。
rStar-Math是一项研究,旨在证明小型语言模型(SLMs)能够在不依赖于更高级模型的情况下,与OpenAI的o1模型相媲美甚至超越其数学推理能力。该研究通过蒙特卡洛树搜索(MCTS)实现“深度思考”,其中数学策略SLM在基于SLM的流程奖励模型的指导下进行测试时搜索。rStar-Math引入了三种创新方法来应对训练两个SLM的挑战,通过4轮自我演化和数百万个合成解决方案,将SLMs的数学推理能力提升到最先进水平。该模型在MATH基准测试中显著提高了性能,并在AIME竞赛中表现优异。
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。
人工智能入门教程网站,提供全面的机器学习与深度学习知识。
该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。
推动人工智能安全治理,促进技术健康发展
《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南,旨在鼓励人工智能创新发展的同时,有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全,风险导向、敏捷治理,技管结合、协同应对,开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性,分析风险来源和表现形式,针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险,以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险,提出了相应的技术应对和综合防治措施。
数学推理LLM
MathCoder是一款基于开源语言模型的数学推理工具,通过fine-tune模型和生成高质量的数据集,实现了自然语言、代码和执行结果的交替,提高了数学推理能力。MathCoder模型在MATH和GSM8K数据集上取得了最新的最高分数,远远超过其他开源替代品。MathCoder模型不仅在GSM8K和MATH上超过了ChatGPT-3.5和PaLM-2,还在竞赛级别的MATH数据集上超过了GPT-4。
上海人工智能实验室开发的强推理AI模型
InternThinker是上海人工智能实验室(上海AI实验室)研发的一款强推理AI模型,致力于通过“通专融合”路径探索开放、可控、可信的通用人工智能(AGI)。该模型具备长思维能力,并能在推理过程中进行自我反思和纠正,从而在数学、代码、推理谜题等多种复杂推理任务上取得更优结果。InternThinker的创新之处在于其元动作思考能力,能够自主生成高智力密度数据,并通过大规模沙盒环境获取反馈,实现高质量思维链的独立构建,大幅提升模型的复杂任务处理性能。
视觉语言模型,能够进行逐步推理
LLaVA-o1是北京大学元组团队开发的一个视觉语言模型,它能够进行自发的、系统的推理,类似于GPT-o1。该模型在六个具有挑战性的多模态基准测试中超越了其他模型,包括Gemini-1.5-pro、GPT-4o-mini和Llama-3.2-90B-Vision-Instruct。LLaVA-o1通过逐步推理解决问题,展示了其在视觉语言模型中的独特优势。
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。
vivo自主研发的智能语言理解模型
蓝心大模型是vivo自主研发的智能语言理解模型,具有70亿模型参数量,可以处理32K上下文长度。它基于260TB的多语言训练语料,拥有强大的语言理解能力,可以广泛应用于内容创作、知识问答、逻辑推理、代码生成等场景,持续为用户提供安全可靠的人机交互体验。该模型已通过严格的安全合规检测,输出结果安全合规。
京东自主研发的人工智能开放平台
京东人工智能开放平台NeuHub,汇聚京东自主研发的人工智能核心技术,包含语音、图像、视频、NLP等技术,通过平台向外开放,助力行业智能升级。平台还提供数据标注、模型开发、训练和发布等全流程服务,以及创新应用案例,帮助企业实现智能化转型。
7B规模的数学推理和科学发现模型
MathΣtral是一款为数学推理和科学发现而设计的7B规模的AI模型,拥有32k的上下文窗口,发布于Apache 2.0许可下。它在多步复杂逻辑推理的高级数学问题上展现出卓越的性能,是Mistral AI团队为科学界贡献的成果,旨在加强学术项目的支持。MathΣtral在STEM领域具有专业特长,其推理能力在同类规模模型中达到了行业标准基准的前沿水平。
小米首个推理大模型MiMo开源,专为推理任务设计,性能卓越。
Xiaomi MiMo是小米公司开源的首个推理大模型,专为推理任务设计,具备卓越的数学推理和代码生成能力。该模型在数学推理(AIME 24-25)和代码竞赛(LiveCodeBench v5)公开测评集上表现出色,仅用7B的参数规模就超越了OpenAI的o1-mini和阿里Qwen的QwQ-32B-Preview等更大规模的模型。MiMo通过预训练和后训练阶段的多层面创新,包括数据挖掘、训练策略和强化学习算法等,显著提升了推理能力。该模型的开源为研究人员和开发者提供了强大的工具,推动了人工智能在推理领域的进一步发展。
OLAMI是一个人工智能开放平台
OLAMI是一个提供云端API、管理界面、多元机器感知解决方案的人工智能软件开发平台。OLAMI平台具有语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等语音AI技术,以及图像识别、语义理解等视觉AI技术,可以轻松地为产品加入人工智能,提升用户体验。
人工智能领域的多轮对话处理专家
汉王天地大模型是汉王科技推出的一款专注于人工智能领域的大语言模型,拥有30年的行业积累。它能够实现多轮对话,高效处理任务,并深耕办公、教育、人文等多个垂直细分领域。该模型通过从人类反馈中进行强化学习,不断优化自身智能,提供包括智能校对、自动翻译、法律咨询、绘画生成、文案生成等在内的多样化服务,以赋能法律、人文、办公、教育、医养等行业,提升效率和创意。
开源代码语言模型,提升编程和数学推理能力。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE),专为代码语言设计,其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异,同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外,它支持的编程语言从86种扩展到了338种,上下文长度也从16K扩展到了128K。
多功能智能大模型
讯飞星火认知大模型是科大讯飞推出的新一代认知智能大模型,拥有跨领域的知识和语言理解能力,能够基于自然对话方式理解与执行任务。它具有语言理解、知识问答、逻辑推理、数学题解答、代码理解与编写等多种能力。该产品定位于为用户提供全面的语言理解与执行任务的解决方案。
OpenThinker-32B 是一款强大的开源推理模型,专为提升开放数据推理能力而设计。
OpenThinker-32B 是由 Open Thoughts 团队开发的一款开源推理模型。它通过扩展数据规模、验证推理路径和扩展模型大小来实现强大的推理能力。该模型在数学、代码和科学等推理基准测试中表现卓越,超越了现有的开放数据推理模型。其主要优点包括开源数据、高性能和可扩展性。该模型基于 Qwen2.5-32B-Instruct 进行微调,并在大规模数据集上训练,旨在为研究人员和开发者提供强大的推理工具。
业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型,强推理能力。
混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型,基于强化学习技术,通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出,同时优化了计算资源的消耗,具备高效的推理能力。适用于各类推理任务,尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础,结合实际反馈不断优化,适合科研、教育等多个领域的应用。
世界领先的数学开源大语言模型
Qwen2.5-Math是一系列专门针对数学问题设计的开源大语言模型,包括基础模型和指令微调模型,支持中英双语,能够通过思维链(CoT)和工具集成推理(TIR)方式解决数学问题。该模型在多个数学基准测试中表现优异,特别是在精确计算和算法操作方面。Qwen2.5-Math的开发背景是提升大语言模型在数学领域的应用能力,推动数学教育和研究的发展。
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。
提供全面的人工智能大模型产业信息和创新价值研究。
大模型之家是一个专注于人工智能大模型产业的平台,提供行业报告、技术创新动态、专家评测和奖项荣誉等信息。它通过整合行业资源,推动人工智能技术的创新和应用,帮助企业和个人更好地理解和利用大模型技术。
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。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一个开源的推理模型,专注于数学、代码和推理任务。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一个经过强化学习优化的推理模型,基于 Qwen-7B 进行了蒸馏优化。它在数学、代码和推理任务上表现出色,能够生成高质量的推理链和解决方案。该模型通过大规模强化学习和数据蒸馏技术,显著提升了推理能力和效率,适用于需要复杂推理和逻辑分析的场景。
人工智能,简化。
Adfinite AI是一款人工智能产品,提供最先进的模型,无需订阅。没有长期合约或订阅费用,只需按使用量付费。新用户可以免费获得5个积分进行测试,无需信用卡或充值。每条消息收费10美分。目前有特别推出的促销活动,充值20美元或更多即可额外获得5美元的积分。如果遇到问题或有功能请求,请联系我们。
用尖端人工智能练习语言
Tandem GPT是一款使用尖端人工智能技术模拟真实、有趣互动的对话,让您在练习语言技能时享受乐趣。随时随地学习!Tandem GPT全天候为您提供服务,让您可以按自己的节奏学习语言。语音消息?当然!我们理解语言学习不仅限于文字对话。为了提供全面的体验,我们支持语音消息功能。
提供AI和机器学习课程
Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术,为未来的职业生涯打下坚实的基础。
让人工智能触手可及
Recursal AI致力于使人工智能技术对所有人开放,无论语言或国家。他们的产品包括featherless.ai、RWKV和recursal cloud。featherless.ai提供即时且无需服务器的Hugging Face模型推理服务;RWKV是一个下一代基础模型,支持100多种语言,推理成本降低100倍;recursal cloud则让用户能够轻松地微调和部署RWKV模型。这些产品和技术的主要优点在于它们能够降低AI技术的门槛,提高效率,并支持多语言,这对于全球化背景下的企业和开发者来说至关重要。
NovaSky 是一个专注于代码生成和推理模型优化的人工智能技术平台。
NovaSky 是一个专注于提升代码生成和推理模型性能的人工智能技术平台。它通过创新的测试时扩展技术(如 S*)、强化学习蒸馏推理等技术,显著提升了非推理模型的性能,使其在代码生成领域表现出色。该平台致力于为开发者提供高效、低成本的模型训练和优化解决方案,帮助他们在编程任务中实现更高的效率和准确性。NovaSky 的技术背景源于 Sky Computing Lab @ Berkeley,具有强大的学术支持和前沿的技术研究基础。目前,NovaSky 提供多种模型优化方法,包括但不限于推理成本优化和模型蒸馏技术,满足不同开发者的需求。
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