Llama-3.1-Tulu-3-70B

Famille de modèles de pointe suivant les instructions, fournissant des données, du code et des guides open source.

Produit OrdinaireProgrammationTraitement du langage naturelGénération de texte

Llama-3.1-Tulu-3-70B est un membre de la famille de modèles Tülu3, offrant un guide complet pour les techniques modernes d'entraînement postérieur. Ce modèle excelle non seulement dans les tâches de conversation, mais aussi dans diverses tâches telles que MATH, GSM8K et IFEval. En tant que modèle open source, il permet aux chercheurs et aux développeurs d'accéder à ses données et à son code afin de faire progresser le domaine du traitement du langage naturel.

Prend en charge plusieurs tâches
notamment la conversation
la résolution de problèmes mathématiques et la génération de code.
Entraîné sur des ensembles de données publiques
synthétiques et créées par des humains.
Principalement en anglais
adapté aux tâches de traitement du langage naturel en anglais.
Fournit une fiche modèle détaillée
incluant la description du modèle
le guide d'utilisation et les données de performance.

Le public cible est constitué de chercheurs
de développeurs et d'éducateurs dans le domaine du traitement du langage naturel. Ils peuvent utiliser ce modèle pour la recherche et le développement de diverses tâches linguistiques
en particulier dans les scénarios nécessitant des performances élevées et des capacités de traitement multitâches.

Les chercheurs utilisent ce modèle pour la recherche sur la résolution automatique de problèmes mathématiques.
Les développeurs intègrent le modèle à des applications de chat pour fournir une fonction d'assistant de conversation intelligent.
Les établissements d'enseignement utilisent ce modèle comme outil pédagogique pour aider les étudiants à comprendre des concepts mathématiques et de programmation complexes.

1. Accédez à la plateforme Hugging Face et recherchez le modèle 'Llama-3.1-Tulu-3-70B'.
2. Lisez la fiche modèle pour connaître les détails et le guide d'utilisation du modèle.
3. Utilisez les extraits de code fournis pour charger le modèle
par exemple : 'from transformers import AutoModelForCausalLM; tulu_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\allenai/Llama-3.1-Tulu-3-70B\)'.
4. Ajustez les paramètres du modèle selon vos besoins

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Llama-3.1-Tulu-3-70B Alternatives

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Famille de modèles de pointe suivant les instructions, fournissant des données, du code et des guides open source.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modèle de génération de texte de 70 milliards de paramètres

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge le traitement de tâches diversifiées.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modèle linguistique performant pour l'anglais, adapté à diverses tâches.

dolmino-mix-1124 — Ensemble de données de haute qualité, utilisé pour la deuxième phase d'entraînement d'OLMo2.

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Modèle de langage étendu optimisé, excellent pour la génération de texte et la conversation.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge diverses tâches

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Famille de modèles de pointe suivant les instructions, offrant des données, du code et des recettes open source.

Démo Qwen Turbo 1M — La démo Qwen Turbo 1M est un espace Hugging Face fourni par Qwen.

aya-101 — Modèle linguistique génératif multilingue

LightRAG — Modèle génératif amélioré par la recherche, simple et rapide

Échantillonnage basé sur l'entropie — Technique d'échantillonnage basée sur l'entropie, optimisant la diversité et la précision des sorties du modèle.

Gemma 2 2B — Modèle de génération de texte 2B paramétrique léger et avancé.

kan-gpt — Modèle linguistique basé sur les Transformers pré-entraînés génératifs (GPT) implémenté à l'aide de réseaux de Kolmogorov-Arnold (KAN).

s1-32B — s1 est un modèle d'inférence basé sur Qwen2.5-32B-Instruct, entraîné avec seulement 1000 exemples.

Qwen2.5-1M — Modèle Qwen open source prenant en charge un contexte de 1 million de jetons, adapté aux tâches de traitement de longues séquences.

Xwen-Chat — Xwen-Chat est un ensemble de modèles linguistiques de grande taille spécialisé dans les dialogues en chinois, offrant plusieurs versions de modèles et des services de génération de langage.

Finbar — Fournit des données financières de base mondiales, intégrables rapidement à vos modèles, pour une efficacité accrue des analystes financiers modernes.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est un modèle de génération de texte hautes performances, adapté à diverses tâches d'inférence et de génération.

InternLM3 — InternLM3 est un ensemble de modèles axés sur la génération de texte, proposant plusieurs versions optimisées pour répondre à différents besoins.

MiniRAG — Un cadre de génération amélioré par la recherche simple, permettant aux petits modèles d'atteindre de bonnes performances RAG grâce à un index de graphe hétérogène et une recherche topologique légère.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modèle linguistique de grande taille quantifié, basé sur un modèle spécifique, adapté aux tâches de traitement du langage naturel.

CAG — Méthode d'amélioration des modèles linguistiques ne nécessitant pas de recherche en temps réel, améliorant l'efficacité de génération grâce au préchargement d'un cache de connaissances.

Sonus-1 — Sonus-1 : une nouvelle ère pour les grands modèles de langage (LLM)

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct — Modèle d'évaluation des hallucinations open source

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modèle d'évaluation des hallucinations open source

InternVL2_5-8B-MPO — Modèle linguistique large multi-modal, affichant des performances globales exceptionnelles.

ModernBERT — ModernBERT est un modèle d'encodeur nouvelle génération aux performances exceptionnelles.

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modèle de génération de texte de 7 milliards de paramètres

glider-gguf — Modèle linguistique quantifié haute performance