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.

Produit OrdinaireProgrammationTraitement du langage naturelGénération de texte

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO fait partie de la famille de modèles Tülu3, offrant un guide complet des techniques d'entraînement ultérieures modernes. Cette famille de modèles vise des performances de pointe sur diverses tâches au-delà du simple chat, telles que MATH, GSM8K et IFEval. Il s'agit d'un modèle entraîné sur des ensembles de données publiques, synthétiques et créées par l'homme, principalement en anglais, et suivant la licence communautaire Llama 3.1.

Prend en charge de multiples tâches
notamment les mathématiques
les questions-réponses et les tâches d'évaluation.
Données
code et recettes entièrement open source
facilitant la recherche et l'utilisation pédagogique.
Modèle affiné basé sur allenai/Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT.
Fournit des exemples de code pour charger le modèle
facilitant la prise en main rapide pour les développeurs.
Prend en charge le service VLLM

Le public cible est composé de chercheurs
de développeurs et d'éducateurs qui peuvent utiliser ce modèle pour des tâches de traitement du langage naturel
notamment dans les scénarios nécessitant le respect des instructions et les capacités de conversation. Grâce à son caractère open source
il convient également à ceux qui souhaitent utiliser des modèles avancés dans un environnement éducatif à des fins d'enseignement et d'apprentissage.

Des chercheurs utilisent ce modèle pour évaluer ses capacités de résolution de problèmes mathématiques sur le benchmark MATH.
Des développeurs utilisent la fonctionnalité de modèle de conversation pour créer un chatbot de service client interactif.
Des éducateurs intègrent le modèle à une plateforme d'enseignement pour fournir un soutien et des réponses personnalisés aux apprenants.

1. Accédez à la page du modèle Hugging Face pour connaître les informations de base et les indicateurs de performance du modèle.
2. À l'aide des exemples de code fournis sur la page
chargez le modèle dans votre environnement local à l'aide de Python.
3. Utilisez l'API du modèle pour la génération de texte ou d'autres tâches de PNL.
4. Si vous devez déployer le modèle

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Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO Alternatives

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.

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

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

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

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.

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.

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

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

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

glider-gguf — Modèle linguistique quantifié haute performance

OLMo-2-1124-7B-RM — Grand modèle linguistique utilisé pour la génération et la classification de texte

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modèle de génération de texte anglais hautes performances

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modèle de génération de texte avancé

INTELLECT-1-Instruct — Modèle linguistique de 10 milliards de paramètres pour le texte et le code en anglais

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-mix-1124 — Ensemble de données de pré-entraînement multimodale à grande échelle

OLMo-2-1124-7B-Instruct — Modèle de génération de dialogue anglais haute performance

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modèle phare d'une famille de modèles suivant les instructions, offrant des données, du code et des guides open source.

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

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modèle de suivi d'instructions avancé, offrant des données et du code open source.

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