Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct

Modelo de evaluación de código abierto para la detección de alucinaciones, basado en la arquitectura Llama-3, con 70 mil millones de parámetros.

Producto ComúnProgramaciónDetección de alucinacionesModelo de lenguaje

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PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct es un modelo de lenguaje grande basado en la arquitectura Llama-3, diseñado para detectar problemas de alucinaciones en entornos RAG (Retrieval Augmented Generation). El modelo evalúa si una respuesta es fiel al contenido de un documento dado, analizando el documento, la pregunta y la respuesta. Sus principales ventajas son su alta precisión en la detección de alucinaciones y su potente capacidad de comprensión del lenguaje. Desarrollado por Patronus AI, es adecuado para escenarios que requieren una alta verificación de la información, como análisis financiero e investigación médica. Actualmente es de uso gratuito, pero las aplicaciones comerciales pueden requerir contacto con el desarrollador.

Detección de alucinaciones: Capacidad para determinar con precisión si una respuesta es fiel al contenido del documento proporcionado.
Entrenamiento con múltiples conjuntos de datos: Entrenado con conjuntos de datos como CovidQA
PubmedQA
DROP
RAGTruth
entre otros
que incluyen datos etiquetados manualmente y sintéticos.
Procesamiento de secuencias largas: Admite una longitud de secuencia máxima de 8000 tokens
pudiendo procesar textos largos.
Evaluación de alta precisión: Muestra un rendimiento excelente en pruebas de referencia como HaluEval

Este producto es adecuado para desarrolladores e investigadores que necesitan una verificación de información de alta precisión
como analistas financieros
investigadores médicos y científicos de datos. En escenarios donde se requiere garantizar la exactitud y fiabilidad de la información
como el análisis de informes financieros o la verificación de literatura médica
este modelo ofrece un sólido soporte técnico.

Un analista financiero utiliza el modelo para verificar la exactitud de la información en los informes financieros
evitando riesgos de inversión debido a errores de información.
Un investigador médico utiliza el modelo para comprobar si las conclusiones de un artículo médico son coherentes con el contenido de la literatura original
aumentando la fiabilidad de la investigación.
Un científico de datos utiliza el modelo para filtrar rápidamente información que no concuerda con los hechos al procesar grandes conjuntos de datos de texto

Acceda a la página del modelo en Hugging Face para obtener información básica y una guía de uso.
Siguiendo los ejemplos de código proporcionados
instale las bibliotecas y dependencias necesarias
como Transformers y PyTorch.
Prepare los datos de entrada

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Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct Alternativas

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — Modelo de evaluación de código abierto para la detección de alucinaciones, basado en la arquitectura Llama-3, con 70 mil millones de parámetros.

Eurus-2-7B-PRIME — Modelo de lenguaje de 7B parámetros entrenado con el método PRIME, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento.

YuLan-Mini — Un modelo de lenguaje ligero y de alta eficiencia con 240 millones de parámetros.

Show-Me — Alternativa de código abierto a ChatGPT, visual y transparente

Stable Code 3B — Modelo de lenguaje preentrenado Stable Code 3B para generación de texto

OpenManus — OpenManus es un proyecto de agente inteligente de código abierto que se puede usar sin código de invitación.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

GibberLink — Dos agentes de IA conversacionales cambian a un protocolo de nivel de audio para comunicarse después de confirmar que ambos son IA.

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct es un modelo de lenguaje ligero de código abierto, enfocado en datos intensivos de alta calidad y razonamiento.

DeepSeek Japonés — DeepSeek es un modelo de lenguaje IA avanzado, especializado en razonamiento lógico, matemáticas y tareas de programación, disponible de forma gratuita.

bRAG-langchain — Un proyecto de código abierto para construir aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Lienzo Multiagente Abierto — Una interfaz de chat multiagente de código abierto que permite gestionar varios agentes en una conversación dinámica.

El Manual de Sistemas Ultraescalables — Una herramienta enfocada en el diseño y optimización de sistemas ultraescalables, ofreciendo soluciones eficientes.

Aplicación OLMoE — Ai2 OLMoE es una aplicación de modelo de lenguaje de código abierto que se ejecuta en dispositivos iOS.

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.

Aplicación de Chat Exa & Deepseek — Una aplicación de chat de código abierto que utiliza la API de Exa para la búsqueda en la web y Deepseek R1 para la inferencia.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento, adecuado para tareas de generación y razonamiento de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es un modelo de lenguaje abierto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de generación de texto.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

QwQ-32B-Preview-gptqmodel-4bit-vortex-v3 — Versión cuantificada a 4 bits basada en el modelo Qwen2.5-32B, diseñada para inferencia eficiente y despliegue con recursos limitados.

MiniMax-Text-01 — MiniMax-Text-01 es un potente modelo de lenguaje con 456 billones de parámetros totales, capaz de procesar contextos de hasta 4 millones de tokens.

Bakery — Una plataforma online de ajuste fino y monetización de modelos de IA de código abierto, que ayuda a empresas emergentes de IA, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores.

Eurus-2-7B-SFT — Eurus-2-7B-SFT es un modelo de lenguaje grande optimizado para capacidades matemáticas, enfocado en el razonamiento y la resolución de problemas.

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

HuatuoGPT-o1-7B — Modelo de lenguaje grande para el ámbito médico, diseñado para razonamiento médico avanzado

HuatuoGPT-o1-8B — Modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia para el ámbito médico

Directorio MCP — Directorio de servidores MCP, que reúne recursos de múltiples servidores MCP.