AoT

Atom of Thoughts (AoT) es un marco para mejorar el rendimiento de la inferencia de los modelos de lenguaje grandes.

Producto ComúnProgramaciónModelo de lenguaje grandeMarco de inferencia

Atom of Thoughts (AoT) es un nuevo marco de inferencia que convierte el proceso de inferencia en un proceso de Markov al representar la solución como una combinación de problemas atómicos. Este marco mejora significativamente el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes en tareas de inferencia mediante mecanismos de descomposición y contracción, al tiempo que reduce el desperdicio de recursos informáticos. AoT no solo se puede utilizar como un método de inferencia independiente, sino que también se puede utilizar como un plugin para los métodos de extensión de prueba existentes, combinando flexiblemente las ventajas de diferentes métodos. Este marco es de código abierto y está implementado en Python, lo que lo hace adecuado para que investigadores y desarrolladores experimenten y apliquen en el campo del procesamiento del lenguaje natural y los modelos de lenguaje grandes.

Admite múltiples escenarios de inferencia
incluyendo matemáticas
preguntas de opción múltiple y preguntas y respuestas de varios saltos
Se puede combinar como un plugin con los métodos de extensión de prueba existentes para mejorar el rendimiento
Mejora la eficiencia de utilización de los recursos informáticos mediante la representación del estado atómico
Admite múltiples conjuntos de datos y modelos
como gpt-4o-mini
Proporciona scripts de inicio rápido para facilitar que los usuarios realicen experimentos y pruebas
Admite la generación de conjuntos de datos contraídos para su uso con otros marcos
Código abierto

\Este producto es adecuado para académicos
desarrolladores y equipos de investigación que trabajan en el procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguaje grandes
y que necesitan mejorar el rendimiento de la inferencia del modelo. Ofrece a los usuarios un marco de inferencia eficiente y flexible que les ayuda a lograr un mejor rendimiento y utilización de recursos en tareas de inferencia.\

Utilizar el marco AoT para la inferencia de problemas matemáticos
mejorando significativamente la precisión de resolución del modelo.
Integrar AoT como un plugin en el marco de inferencia existente para mejorar el rendimiento general.
Reducir los costos computacionales de la inferencia del modelo mediante la contracción del conjunto de datos
mejorando la eficiencia.

1. Clonar el proyecto localmente: `git clone https://github.com/qixucen/atom`
2. Crear el archivo `apikey.py`
configurar la clave API y la URL
3. Instalar las dependencias: `pip install -r requirements.txt`
4. Ejecutar el script de inferencia desde la línea de comandos

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AoT Alternativas

AoT — Atom of Thoughts (AoT) es un marco para mejorar el rendimiento de la inferencia de los modelos de lenguaje grandes.

smallpond — Un framework de procesamiento de datos ligero basado en DuckDB y 3FS

TableGPT2-7B — TableGPT2-7B es un modelo de lenguaje grande enfocado en el procesamiento de datos tabulares, ideal para análisis de datos y tareas de inteligencia empresarial.

Crawl4LLM — Una herramienta de rastreo web eficiente para el preentrenamiento de LLM, enfocada en obtener datos web de alta calidad de manera eficiente.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

VITA-1.5 — VITA-1.5: Modelo de lenguaje multimodal de gran tamaño de nivel GPT-4o con interacción visual y de voz en tiempo real

HuatuoGPT-o1-8B — Modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia para el ámbito médico

HuatuoGPT-o1 — Modelo de lenguaje grande para razonamiento complejo en el ámbito médico

Valley 2.0 — Modelo de lenguaje grande multimodal que mejora el procesamiento de datos de texto, imágenes y vídeo.

OLMo 2 7B — Modelo de lenguaje grande de 7B parámetros, que mejora las capacidades de procesamiento del lenguaje natural.

marimo — Cuaderno de notas Python de próxima generación

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — Modelo de ajuste de instrucciones de 1.5B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

browser-use — Biblioteca de automatización web de código abierto, compatible con cualquier modelo de lenguaje grande (LLM).

ComfyUI-MochiWrapper — Nodo envoltorio de ComfyUI para el generador de video Mochi

BitNet — Un marco de inferencia para modelos de lenguaje grandes de 1 bit

NVLM 1.0 — Modelo de lenguaje grande multimodal de vanguardia

SuperCoder 2.0 — Sistema de desarrollo de software autónomo de código abierto

Notas de Matemáticas con IA — Una aplicación de dibujo interactiva para dibujar y calcular ecuaciones matemáticas.

InternLM-Math-Plus — Modelo de lenguaje grande de razonamiento matemático de código abierto y bilingüe.

OpenBioLLM-Llama3-8B — Un modelo de lenguaje grande de código abierto diseñado específicamente para el campo de la biomedicina.

DBRX — Un nuevo estándar de modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto, eficiente y de gran tamaño.

Llama 3 — Modelo de lenguaje grande de código abierto de nueva generación, con un rendimiento excepcional.

l1m — Una API proxy para extraer datos estructurados de texto e imágenes, implementada con LLMs.

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

OpenManus — OpenManus es un proyecto de agente inteligente de código abierto que se puede usar sin código de invitación.

CocoIndex — CocoIndex es un motor de indexación de datos de código abierto que admite la lógica de conversión personalizada y las actualizaciones incrementales.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

Aya Vision 32B — Aya Vision 32B es un modelo de lenguaje visual multilingüe, adecuado para OCR, descripción de imágenes, razonamiento visual y otros usos.

Aya Vision 8B — Modelo de lenguaje visual multilingüe de 800 millones de parámetros, compatible con OCR, descripción de imágenes, razonamiento visual, etc.