# 数学問題解決

MathFusionQAはdeepseek-math-7b-baseを基にした数学問題解決モデルで、命令融合により大規模言語モデルの数学問題解決能力を強化します。

Qwen2.5-3Bをファインチューニングしたアラビア語推論専用言語モデルで、アラビア語言語モデルの論理推論と数学問題解決能力の向上に焦点を当てています。

Doge 160M 推論蒸留版は、動的マスクアテンションメカニズムとクロスドメイン混合専門家に基づく軽量言語モデルで、推論と質問応答タスクに特化しています。

オープンリーズナーゼロは、基礎モデルのスケーラブルな強化学習に焦点を当てたオープンソースソリューションで、拡張性、簡潔性、使いやすさを重視した大規模推論指向の強化学習実装です。

Qwen2.5-Instructをトルコ語データセットでファインチューニングした70億パラメータの大規模言語モデルで、数学的推論と段階的思考能力に特化

OpenMath2-Llama3.1-70B は Llama3.1-70B-Base モデルを基に、OpenMathInstruct-2 データセットで微調整された数学専用の大規模言語モデルです。

Phi-3-Small-128K-Instructは70億パラメータの軽量オープンソースモデルで、高品質と強力な推論能力に焦点を当て、128Kの長文コンテキストをサポートし、常識、言語理解、数学、コードなどのタスクで優れた性能を発揮します。

Llama-3-8Bをベースに訓練されたコード生成と数学問題解答モデルで、複数のプログラミング言語と詳細なコード解説をサポート

Meta Llama 3をベースに構築された最適化モデルで、マルチターン対話シナリオのパフォーマンス向上を図っています

HeroBophades-3x7Bはmergekitを使用して構築された実験的な専門家混合(LLM)モデルで、12GB VRAMのGPUで4ビットモードで動作するように設計されています。

このモデルは専門家協調手法により構築され、数学問題解決に特化しており、自主的に解決策を生成するか、必要に応じてGPT-4レベルの大規模モデルを呼び出します。

Mistralアーキテクチャに基づく7Bパラメータの大規模言語モデル。UnslothとTRLライブラリを使用した効率的なトレーニングにより、複数のベンチマークテストで優れたパフォーマンスを発揮。

TheProfessorはmergekitツールを使用して複数の事前学習済み言語モデルを統合したハイブリッドモデルで、対話交流、論理的推論、科学研究、医学知識、数学能力に特化しています。

MathOctopusはLLaMA 2アーキテクチャに基づく多言語数学推論大規模言語モデルで、10言語をサポートし、数学問題の解決に特化しています。

MathCoderシリーズのオープンソース大規模言語モデル。汎用数学問題解決のために設計され、Llama-2をファインチューニング

MathCoderシリーズのオープンソース大規模言語モデルで、一般的な数学問題解決のために特別に設計されており、Llama-2とCode Llamaを基にファインチューニングされています。

MetaMath-Llemma-7BはMetaMathQAデータセットで全パラメータファインチューニングされた数学推論モデルで、GSM8KとMATHデータセットで優れた性能を発揮します。

NoonはBLOOMアーキテクチャを基にした70億パラメータのアラビア語大規模言語モデルで、命令の微調整に特化して設計されており、テキスト生成、コード生成、数学問題解決、質問応答などのタスクをサポートします。