LLaMA-O1

Großes Inferenzmodell-Framework, unterstützt PyTorch und Hugging Face.

Normales ProduktProgrammierungGroßes InferenzmodellMonte-Carlo-Baumsuche

LLaMA-O1 ist ein großes Inferenzmodell-Framework, das Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS), selbstverstärkendes Lernen, PPO und andere Techniken kombiniert und die duale Strategie von AlphaGo Zero sowie große Sprachmodelle adaptiert. Das Modell konzentriert sich hauptsächlich auf mathematische Inferenzprobleme auf olympischem Niveau und bietet eine offene Plattform zum Trainieren, Inferieren und Bewerten. Hintergrundinformationen zeigen, dass es sich um ein persönliches Experimentprojekt handelt, das mit keiner dritten Organisation oder Institution verbunden ist.

• Unterstützt Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS) zur Inferenzoptimierung.
• Integriert selbstverstärkendes Lernen
um die Selbstlernfähigkeit des Modells zu verbessern.
• Verwendet den PPO-Algorithmus
um die Strategieoptimierung des Modells zu verbessern.
• Adaptiert das Strategiemodell von AlphaGo Zero
um die Entscheidungsqualität des Modells zu verbessern.
• Unterstützt PyTorch und Hugging Face
um Entwicklern die Verwendung und Integration zu erleichtern.
• Bietet eine persönliche Experimentierplattform

Die Zielgruppe besteht hauptsächlich aus Datenwissenschaftlern
Machine-Learning-Ingenieuren und Forschern
die ein leistungsstarkes Inferenzmodell zur Bearbeitung komplexer mathematischer und logischer Probleme benötigen. LLaMA-O1 bietet eine offene Plattform
die es diesen Benutzern ermöglicht
zu experimentieren und Innovationen voranzutreiben und die Entwicklung von großen Inferenzmodelltechnologien zu fördern.

Beispiel 1: Datenwissenschaftler verwenden LLaMA-O1 zur Inferenz und Lösung von mathematischen Problemen auf olympischem Niveau.
Beispiel 2: Machine-Learning-Ingenieure verwenden das LLaMA-O1-Framework zum Trainieren und Optimieren von selbstverstärkenden Lernmodellen.
Beispiel 3: Forscher verwenden LLaMA-O1 zur Inferenz und Evaluierung großer Sprachmodelle und erforschen neue Algorithmen und Anwendungen.

1. Notwendige Umgebung installieren: Installieren Sie torch
transformers
accelerate
peft und datasets mit pip.
2. Code klonen: Klonen Sie den LLaMA-O1-Code-Repository mit dem Befehl git clone lokal.

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LLaMA-O1 Alternativen

LLaMA-O1 — Großes Inferenzmodell-Framework, unterstützt PyTorch und Hugging Face.

Profiling-Daten in DeepSeek Infra — Analyse der Berechnungs- und Kommunikationsüberlappungsstrategie in V3/R1, Bereitstellung von Leistungsanalysedaten für Deep-Learning-Frameworks.

InspireMusic — Ein auf PyTorch basierendes Toolkit zur Generierung von Musik, Songs und Audiodaten, das die Erzeugung hochwertiger Audiodaten unterstützt.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

Bespoke Curator — Hochwertiges synthetisches Daten-Generierungs- und strukturierte Datenextraktions-Tool

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantisiert — Ein quantisiertes Textgenerierungsmodell mit 70 Milliarden Parametern.

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Ein 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

glider-gguf — Hochleistungsfähiges quantisiertes Sprachmodell

FastHunyuan — Modell zur schnellen Generierung hochwertiger Videos

Recursal KI — Künstliche Intelligenz zum Greifen nah

InternVL2_5-26B — Großes multimodales Sprachmodell, das visuelle und sprachliche Verständnisse integriert.

FineWeb2 — Mehrsprachiger vortrainierter Datensatz

Übersetzungsagent WebUI — Eine auf Gradio basierende Web-Oberfläche für einen Übersetzungsagenten.

O1-CODER — Ein Programmierhilfstool, das versucht, das OpenAI O1-Modell zu reproduzieren.

OLMo-2-1124-7B-DPO — Hochentwickeltes Textgenerierungsmodell zur Bearbeitung vielfältiger Aufgaben.

PocketPal KI — KI-Chat-Anwendung, die sichere und private Konversationen bietet.

OLMo-2-1124-7B-Instruct — Hochleistungsfähiges Sprachmodell für die englische Dialoggenerierung

OLMo 2 7B — Großes Sprachmodell mit 7B Parametern zur Verbesserung der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Skywork-o1-Open-PRM-Qwen-2.5-1.5B — Skywork o1 Open-Modellreihe zur Verbesserung der Fähigkeiten zur Lösung komplexer Probleme

FLUX.1-dev-IP-Adapter — Ein IP-Adapter basierend auf dem FLUX.1-dev-Modell, der die Bildbearbeitung so flexibel wie die Textbearbeitung gestaltet.

SD3.5-Large-IP-Adapter — IP-Adapter basierend auf dem Stable Diffusion 3.5 Large Modell

RMBG-2.0 — Hochleistungsmodell zur präzisen Trennung von Vordergrund und Hintergrund in Bildern.

Qwen2.5 Coder Artefakte — Auf Hugging Face bereitgestellte Sammlung von Programmiertools von Qwen.

AFlow — Automatisiertes Workflow-Generierungsframework

Sparsh — Selbstüberwachte taktile Repräsentationen für visuell basierte taktile Sensorik.

MobileLLM-350M — Hochoptimiertes Sprachmodell mit weniger als einer Milliarde Parametern, speziell für die Verwendung auf Geräten entwickelt.

SELA — SELA verbessert automatisiertes maschinelles Lernen durch die Kombination von Monte-Carlo-Baumsuche und einem auf LLMs basierenden Agenten.

Aya Expanse — Ein Hugging Face Space, entwickelt von CohereForAI

MaskGCT TTS Demo — Text-to-Speech-Demo basierend auf dem MaskGCT-Modell

Meta Lingua — Hochperformantes Forschungs-Code-Repository für große Sprachmodelle (LLMs)