Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1

Modelo de evaluación de alucinaciones de código abierto

Producto ComúnProgramaciónGeneración de textoEvaluación de alucinaciones

Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 es una versión ajustada del modelo meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, principalmente utilizada para detectar alucinaciones en entornos RAG. Este modelo ha sido entrenado con múltiples conjuntos de datos como CovidQA, PubmedQA, DROP y RAGTruth, incluyendo datos etiquetados manualmente y datos sintéticos. Es capaz de evaluar si una respuesta dada, junto con un documento y una pregunta, es fiel al contenido del documento, sin proporcionar información fuera del alcance del documento ni contradiciendo la información del mismo.

Detección de alucinaciones: Evalúa si la respuesta es fiel al documento proporcionado.
Generación de texto: Genera respuestas basadas en la pregunta y el documento proporcionados por el usuario.
Entrenamiento en formato de chat: El modelo está entrenado en formato de chat
adecuado para aplicaciones conversacionales.
Entrenamiento con múltiples conjuntos de datos: Incluye CovidQA
PubmedQA
DROP y RAGTruth.
Procesamiento de secuencias largas: Admite secuencias de hasta 128000 tokens.
Licencia de código abierto: Sigue la licencia cc-by-nc-4.0
permitiendo su uso y modificación libre.

El público objetivo son investigadores
desarrolladores y empresas que necesitan un modelo fiable para evaluar y generar texto fiel a la fuente. Este modelo es adecuado para aplicaciones como procesamiento del lenguaje natural
resumen de textos
sistemas de preguntas y respuestas y chatbots.

Investigadores utilizan este modelo para evaluar la precisión de las respuestas en la literatura médica.
Desarrolladores integran el modelo en sistemas de preguntas y respuestas para ofrecer respuestas precisas basadas en documentos.
Empresas utilizan el modelo para detectar la coherencia de la información en informes financieros.

1. Prepare los datos de entrada: pregunta
documento y respuesta.
2. Organice los datos de entrada utilizando el formato de prompt recomendado por el modelo.
3. Utilice la interfaz pipeline de Hugging Face
especificando el nombre del modelo y los parámetros de configuración.

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Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 Alternativas

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.

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

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

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

Llama-Lynx-70b-4bit-Cuantizado — Modelo de generación de texto cuantizado de 70 mil millones de parámetros

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de generación de texto de 7000 millones de parámetros

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

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modelo avanzado de generación de texto

INTELLECT-1-Instruct — Modelo de lenguaje de texto y código en inglés con 10 mil millones de parámetros

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.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modelo avanzado de seguimiento de instrucciones, con datos y código de fuente abierta.