Llama3-ChatQA-1.5-8B

Modelo avanzado de diálogo, preguntas y respuestas y generación, basado en tecnología NVIDIA.

Producto ComúnChatNVIDIASistemas de diálogo

Llama3-ChatQA-1.5-8B es un modelo avanzado de diálogo, preguntas y respuestas y generación con aumento de recuperación (RAG) desarrollado por NVIDIA. Este modelo, una mejora de ChatQA (1.0), ha incrementado su capacidad para el procesamiento de tablas y cálculos aritméticos mediante la adición de datos de diálogo de preguntas y respuestas. Existen dos variantes: Llama3-ChatQA-1.5-8B y Llama3-ChatQA-1.5-70B, ambas entrenadas con Megatron-LM y convertidas al formato Hugging Face. El modelo ofrece un rendimiento excepcional en las pruebas de referencia de ChatRAG Bench y es adecuado para escenarios que requieren una comprensión y generación de diálogos complejos.

Diálogo y preguntas y respuestas (QA): Capaz de comprender y responder preguntas complejas en un diálogo.
Generación con aumento de recuperación (RAG): Genera texto combinando información recuperada.
Capacidad mejorada para tablas y cálculos aritméticos: Especialmente optimizado para procesar datos tabulares y realizar operaciones aritméticas.
Soporte multilingüe: Admite la comprensión y generación de diálogos en varios idiomas
incluyendo el inglés.
Optimización basada en contexto: Ofrece respuestas más precisas en presencia de contexto.
Alto rendimiento: Entrenado con Megatron-LM
garantizando un alto rendimiento del modelo.
Fácil integración: Se proporciona en formato Hugging Face para facilitar la integración en diversas aplicaciones.

Desarrolladores: Pueden integrarlo rápidamente en chatbots y sistemas de diálogo.
Usuarios empresariales: Útil en sistemas de atención al cliente y soporte interno para mejorar la automatización y eficiencia.
Investigadores: Para la investigación académica en sistemas de diálogo y procesamiento del lenguaje natural.
Educadores: Integrable en software educativo para ofrecer experiencias de aprendizaje interactivas.

Chatbot de atención al cliente: Responde automáticamente a las consultas de los clientes
mejorando la eficiencia del servicio.
Asistente personal inteligente: Ayuda a los usuarios a gestionar tareas diarias
como programar citas y recuperar información.
Plataforma de educación en línea: Ofrece experiencias de aprendizaje personalizadas a través de la interacción mediante diálogo.

Paso 1: Importar las librerías necesarias
como AutoTokenizer y AutoModelForCausalLM.
Paso 2: Inicializar el tokenizer y el modelo usando el ID del modelo.
Paso 3: Preparar los mensajes de diálogo y el contexto del documento.
Paso 4: Construir la entrada usando el formato de prompt proporcionado.

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Total de visitas mensuales

29742941

Tasa de rebote

44.20%

Páginas promedio por visita

5.9

Duración promedio de la visita

00:04:44

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Llama3-ChatQA-1.5-8B — Modelo avanzado de diálogo, preguntas y respuestas y generación, basado en tecnología NVIDIA.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modelo de evaluación de alucinaciones de código abierto

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Modelo de lenguaje grande optimizado para la generación de texto y la conversación.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Familia líder de modelos de cumplimiento de instrucciones, que ofrece datos, código y recetas de código abierto.

Meta-spirit-lm — Un modelo avanzado para el procesamiento del lenguaje natural.

TinyGPT-V — Modelo de lenguaje grande multimodal y eficiente

LiteLLM — Biblioteca de código abierto que simplifica las llamadas a finalización e incrustación de LLM.

s1-32B — s1 es un modelo de inferencia ajustado con Qwen2.5-32B-Instruct, entrenado con solo 1000 ejemplos.

Xwen-Chat — Xwen-Chat es un conjunto de modelos de lenguaje grande enfocados en la conversación en chino, que ofrece modelos de varias versiones y servicios de generación de lenguaje.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

InternLM3 — InternLM3 es un conjunto de modelos enfocados en la generación de texto, ofreciendo diversas versiones optimizadas para satisfacer diferentes necesidades.

Llama-3-Patrono-Lince-8B-Instrucciones-Q4_K_M-GGUF — Modelo de lenguaje grande cuantificado basado en un modelo específico, adecuado para tareas de procesamiento del lenguaje natural, entre otras.

CAG — Un método para mejorar modelos de lenguaje que no requiere búsqueda en tiempo real, aumentando la eficiencia de generación mediante el precarga de un caché de conocimiento.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct — Modelo de evaluación de alucinaciones de código abierto

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glider-gguf — Modelo de lenguaje cuantificado de alto rendimiento

OLMo-2-1124-7B-RM — Modelo de lenguaje grande para generación y clasificación de texto

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de generación de texto en inglés de alto rendimiento

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OLMo-2-1124-7B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto que admite el procesamiento de diversas tareas.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de lenguaje de alto rendimiento en inglés, adecuado para diversas tareas.

dolmino-mix-1124 — Conjunto de datos de alta calidad para la segunda etapa de entrenamiento de OLMo2.

olmo-mix-1124 — Conjunto de datos de preentrenamiento multimodal a gran escala

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder en la familia de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto, compatible con diversas tareas

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Familia líder de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

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