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

Modèle d'évaluation des hallucinations open source

Produit OrdinaireProgrammationGénération de texteÉvaluation des hallucinations

Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 est une version fine-tunée du modèle meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, principalement utilisée pour détecter les hallucinations dans les configurations RAG. Ce modèle a été entraîné sur plusieurs ensembles de données, notamment CovidQA, PubmedQA, DROP et RAGTruth, incluant des données annotées manuellement et des données synthétiques. Il est capable d'évaluer si une réponse donnée, à une question posée sur un document donné, est fidèle au contenu du document, sans fournir de nouvelles informations hors du cadre du document, ni entrer en contradiction avec celles-ci.

Détection des hallucinations : évalue la fidélité d'une réponse par rapport à un document donné.
Génération de texte : génère une réponse à partir d'une question et d'un document fournis par l'utilisateur.
Entraînement au format conversationnel : le modèle est entraîné au format conversationnel
adapté aux applications conversationnelles.
Entraînement multi-ensembles de données : inclut CovidQA
PubmedQA
DROP et RAGTruth.
Traitement de longues séquences : prend en charge des séquences jusqu'à 128 000 jetons.
Licence open source : sous licence cc-by-nc-4.0
libre d'utilisation et de modification.

Ce modèle cible les chercheurs
les développeurs et les entreprises qui ont besoin d'un modèle fiable pour évaluer et générer du texte fidèle à la source. Il convient aux applications de traitement du langage naturel
de résumé de texte
de systèmes de questions-réponses et de chatbots.

Des chercheurs utilisent ce modèle pour évaluer l'exactitude des réponses dans la littérature médicale.
Des développeurs intègrent le modèle dans un système de questions-réponses pour fournir des réponses précises basées sur des documents.
Des entreprises utilisent le modèle pour vérifier la cohérence des informations dans les rapports financiers.

1. Préparer les données d'entrée : question
document et réponse.
2. Organiser les données d'entrée selon le format d'invite recommandé par le modèle.
3. Appeler l'interface pipeline de Hugging Face
en fournissant le nom du modèle et les paramètres de configuration.

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

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

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

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

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.

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-3.1-70B-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

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

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-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.

Chat.com — Modèle de dialogue IA interactif, offrant des services de questions-réponses et de génération de texte.

aya-101 — Modèle linguistique génératif multilingue

Meta-spirit-lm — Un modèle avancé pour le traitement du langage naturel

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

falcon-mamba-7b — Modèle linguistique causal performant de 7 milliards de paramètres