# 数学的推論の強化

Autogressive 32B
Apache-2.0
Autoregressive-32Bは自己回帰モデリングに基づいて構築されたMultiverse-32Bベースラインモデルで、テキスト生成タスクに強力なサポートを提供します。
大規模言語モデル Transformers
A
Multiverse4FM
1,945
1
Thinkedit Deepseek Llama3 8b
MIT
ThinkEditは軽量な重み付け編集手法で、少数のアテンションヘッドを特定・編集することで、推論モデルが生成する思考連鎖が短すぎる問題を緩和し、推論精度を向上させます。
大規模言語モデル Transformers
T
cesun
55
2
STILL 3 1.5B Preview
STILL-3-1.5B-previewは強化学習技術を用いて推論能力を強化したスローシンキングモデルで、AIMEベンチマークで39.33%の精度を達成
大規模言語モデル Transformers
S
RUC-AIBOX
2,186
10
Powerlm 3b
Apache-2.0
PowerLM-3Bは30億のパラメータを持つ小型言語モデルで、Power学習率スケジューラを用いて訓練され、自然言語の多肢選択、コード生成、数学的推論などの複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル Transformers
P
ibm-research
11.07k
20
Quietstar 8 Ahead
Mistral-7bモデルをベースに、Quiet-STaR手法を用いて継続的事前学習を行い、各出力トークンを生成する前に8つの思考トークンを生成することで、推論能力を向上させています。
大規模言語モデル Transformers
Q
ezelikman
239
90
Openchat 3.5 0106
Apache-2.0
OpenChatはMistral-7Bをベースとしたオープンソースの言語モデルで、混合品質データによるトレーニングにより優れたテキスト生成能力を提供します。
大規模言語モデル Transformers
O
openchat
85.06k
357
Openchat 3.5 1210
Apache-2.0
OpenChat 3.5 1210はMistral-7Bアーキテクチャに基づくオープンソースの言語モデルで、混合品質データセットでトレーニングされ、プログラミング、一般対話、数学的推論タスクをサポートし、全体的な性能はChatGPT(3月版)とGrok-1を上回っています。
大規模言語モデル Transformers
O
openchat
53.23k
272
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