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Aot
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该产品适合从事自然语言处理、大语言模型研究的学者、开发者以及对提升模型推理性能有需求的研究团队。它为用户提供了一种高效、灵活的推理框架，能够帮助他们在推理任务中实现更好的性能和资源利用。
模型训练与部署研究工具#大语言模型#推理框架#马尔可夫过程#开源#Python普通产品开源
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产品介绍
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简介
Atom of Thoughts (AoT) 是一种新型推理框架，通过将解决方案表示为原子问题的组合，将推理过程转化为马尔可夫过程。该框架通过分解和收缩机制，显著提升了大语言模型在推理任务上的性能，同时减少了计算资源的浪费。AoT 不仅可以作为独立的推理方法，还可以作为现有测试时扩展方法的插件，灵活结合不同方法的优势。该框架开源且基于 Python 实现，适合研究人员和开发者在自然语言处理和大语言模型领域进行实验和应用。
截图
产品特色
支持多种推理场景，包括数学、多选题和多跳问答
可作为插件与现有测试时扩展方法结合，提升性能
通过原子状态表示，提高计算资源利用效率
支持多种数据集和模型，如 gpt-4o-mini
提供快速启动脚本，方便用户进行实验和测试
支持生成收缩后的数据集，用于与其他框架结合
开源代码，便于研究人员和开发者进行二次开发
使用教程
1. 克隆项目到本地：`git clone https://github.com/qixucen/atom`
2. 创建 `apikey.py` 文件，配置 API 密钥和 URL
3. 安装依赖：`pip install -r requirements.txt`
4. 使用命令行运行推理脚本，例如：`python main.py --dataset math --start 0 --end 10 --model gpt-4o-mini`
5. 在插件模式下生成收缩数据集：`python main.py --dataset math --mode plugin --start 0 --end 10 --model gpt-4o-mini`
6. 查看 README.md 文件了解更多功能和参数配置
7. 根据需要调整代码或扩展功能
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