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AMchat

AMchat

解答高等数学问题的大语言模型

AMchat是一种针对高等数学问题设计的大语言模型，基于InternLM2-Math-7B，通过xtuner微调，集成了丰富的数学知识和高等数学习题解答。AMchat支持多种部署方式，包括本地、Docker和OpenXLab，方便用户快速使用。该项目定期更新，包括新版本模型的微调和改进，以及参与创新竞赛，展示其在高等数学领域的应用潜力。

AMchatInternLM2-Math-7B高等数学模型微调开源Github开源项目
GitHubHugging Face

AMchat 项目介绍

简介

AMchat 是一个专注于高等数学领域的强大语言模型。它能够理解复杂的数学概念，并提供习题和解答。这一模型通过使用包含数学知识和高等数学解析的数据集，结合 InternLM2-Math-7B 模型，经过 XTuner 的精细调整，专为解决高等数学问题而设计。

新闻动态

  • 2024.08.09：发布了 Q8_0 量化模型。
  • 2024.03.24：在 2024浦源大模型系列挑战赛中获得创新创意奖。
  • 2024.02.01：AMchat 的第一版正式上线。

使用方法

快速开始

  1. 下载模型：用户可以从 ModelScope 或 OpenXLab 平台上下载所需的模型。

  2. 本地部署：克隆 AMchat 的 GitHub 仓库，然后运行启动文件即可。

  3. Docker 部署：可以通过 Docker 容器进行部署，只需运行相应的 Docker 命令。

重新训练

重新训练 AMchat 需要一些基本的步骤：

  1. 环境搭建：包括克隆项目和创建 Python 虚拟环境。
  2. XTuner 微调：包括准备和修改配置文件，下载并转换模型。
  3. OpenXLab 部署：只需 Fork 本项目并在 OpenXLab 上关联即可快速部署。

量化与评测

  • LMDeploy 量化：用户可以安装 LMDeploy 工具完成模型的量化。
  • OpenCompass 评测：安装并运行 OpenCompass，可以对模型进行详细评测。

致谢

项目的成功离不开众多成员的辛勤努力，包括项目负责人张友东、宋志学和肖鸿儒等，他们在模型训练、应用部署、数据收集和量化评测方面贡献了不可或缺的力量。特别感谢上海人工智能实验室和 OpenXLab 提供的技术指导与算力支持。

开源许可证

AMchat 项目遵循 Apache License 2.0 开源许可证。使用该项目的用户需要遵守模型与数据集相关的许可证条款。

通过这些努力，AMchat 成为了一个能够在复杂高等数学问题上提供有力帮助的工具，欢迎大家参与使用和贡献。

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