基于Mistral-7b模型，采用Quiet-STaR方法进行持续预训练，在生成每个输出词元前会先生成8个思维词元，提升推理能力。
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发布时间 : 3/18/2024
模型简介
该模型通过Quiet-STaR方法增强了大语言模型的推理能力，适用于需要复杂推理的文本生成任务。
模型特点
Quiet-STaR持续预训练
采用Quiet-STaR方法进行持续预训练，增强模型推理能力
思维词元生成
在生成每个输出词元前会先生成8个思维词元，提升推理质量
高效推理
基于Mistral-7b架构，保持高效推理速度的同时提升性能
模型能力
复杂文本生成
逻辑推理
多轮对话
知识问答
使用案例
教育
数学问题解答
解答需要多步推理的数学问题
相比基础模型能提供更准确的解答过程
研究
科学文献分析
理解和分析复杂科学文献内容
能更好地理解文献中的逻辑关系
精选推荐AI模型
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专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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