Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM

Modèle de suivi d'instructions avancé, offrant un guide complet des techniques d'entraînement postérieur.

Produit OrdinaireProgrammationTraitement du langage naturelTechniques d'entraînement postérieur

Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM fait partie de la famille de modèles Tülu3, caractérisée par des données, des codes et des recettes open source, visant à fournir un guide complet des techniques modernes d'entraînement postérieur. Ce modèle est conçu pour offrir des performances de pointe pour diverses tâches au-delà du chat, telles que MATH, GSM8K et IFEval.

• Prise en charge de plusieurs tâches : outre les fonctions de chat
il gère des tâches telles que MATH
GSM8K et IFEval.
• Suivi des instructions : le modèle comprend et exécute les instructions de l'utilisateur.
• Données et code open source : fournit des données et du code entièrement open source
facilitant la recherche et l'utilisation pédagogique.
• Techniques d'entraînement postérieur : le modèle utilise des techniques d'entraînement postérieur modernes
telles que SFT
DPO et RLVR.
• Prise en charge multilingue : prend principalement en charge l'anglais

Ce modèle cible les chercheurs et les développeurs
en particulier les professionnels du traitement du langage naturel à la recherche de performances de pointe et d'applications de techniques d'entraînement postérieur. Son caractère open source en fait un choix idéal pour l'éducation et la recherche.

Des chercheurs utilisent ce modèle pour évaluer sa capacité à répondre à des problèmes mathématiques dans le test de référence MATH.
Des développeurs utilisent la fonctionnalité de modèle de conversation du modèle pour créer des systèmes de dialogue interactifs.
Des établissements d'enseignement intègrent le modèle dans leurs cours pour l'enseignement et les projets étudiants.

1. Accédez à la page du modèle Hugging Face et sélectionnez le modèle Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM.
2. Utilisez les extraits de code fournis pour charger le modèle
par exemple avec la méthode `AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained`.
3. Utilisez le modèle pour la classification de texte ou d'autres tâches de PNL selon vos besoins.
4. Suivez les instructions d'utilisation du modèle et les discussions de la communauté pour optimiser les performances du modèle.

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Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM Alternatives

Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM — Modèle de suivi d'instructions avancé, offrant un guide complet des techniques d'entraînement postérieur.

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.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

YuLan-Mini — Un modèle linguistique léger et performant de 240 millions de paramètres

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

smallpond — Un framework de traitement de données léger basé sur DuckDB et 3FS

IndexTTS — Système texte-parole zéro-shot industriel, contrôlable et efficace

bRAG-langchain — Un projet open source pour la construction d'applications de génération augmentée par la recherche (RAG).

Moonlight — Moonlight est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, et offrant des performances exceptionnelles.

FireRedASR-AED-L — Modèle de reconnaissance automatique de la parole (RAP) industriel open source, prenant en charge le mandarin, les dialectes chinois et l'anglais, aux performances exceptionnelles.

RAG-FiT — RAG-FiT est une bibliothèque conçue pour améliorer la capacité des grands modèles de langage (LLM) à exploiter des informations externes, en affinant les modèles sur un ensemble de données spécialement créé pour l'augmentation RAG.

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

DeepClaude — API et interface de chat unifiés combinant les capacités de raisonnement de DeepSeek R1 et la créativité et la génération de code de Claude.

node-DeepResearch — Recherche et lecture continues de pages web jusqu'à ce que la réponse soit trouvée (ou jusqu'à épuisement du budget de jetons).

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B est un modèle linguistique de grande envergure, open source, dont les performances ont été améliorées par apprentissage par renforcement.

Open R1 — Il s'agit d'un projet de reproduction d'un modèle DeepSeek-R1 entièrement open source, visant à aider les développeurs à reproduire et à construire des modèles basés sur R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

SpeechGPT 2.0 - version préliminaire — Premier système d'interaction en temps réel de niveau humain axé sur l'intelligence contextuelle, prenant en charge l'interaction vocale multi-émotionnelle et multi-stylistique.

Baichuan-M1-14B — Modèle linguistique large open source développé par Baichuan Intelligence, optimisé pour les scénarios médicaux, offrant des capacités générales et des performances exceptionnelles dans le domaine médical.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B est un modèle linguistique open source performant pour l'inférence, adapté à diverses tâches de traitement du langage naturel.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à diverses tâches de génération de texte.

DeepSeek-V3 — Modèle linguistique Mixture-of-Experts (MoE) de 671 milliards de paramètres.

RWKV-6 Finch 7B World 3 — Modèle d'IA open source, doté de 7 milliards de paramètres et entraîné sur 3,1 billions de jetons multilingues.

Q-RWKV-6 32B Instruct - Aperçu — Variante de modèle RWKV la plus puissante, surpassant plusieurs benchmarks en anglais.

OLMo 2 1124 13B Preference Mixture — Ensemble de données mixtes de préférence multilingue à grande échelle

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

OLMo 2 7B — Modèle linguistique de grande taille (7 milliards de paramètres) améliorant les capacités de traitement du langage naturel.

Ai2 OpenScholar — Modèle linguistique amélioré par la recherche de documents scientifiques

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