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

オープンソースのデータ、コード、レシピを提供する、最先端の指示追従モデルファミリーです。

一般製品プログラミング自然言語処理テキスト生成

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPOは、Tülu3モデルファミリーの一部であり、最新の事後トレーニング技術に関する包括的なガイドを提供します。このモデルファミリーは、チャット以外の様々なタスク（MATH、GSM8K、IFEvalなど）において最先端の性能を実現することを目指しています。公開可能な合成データと人間が作成したデータセットに基づいてトレーニングされており、主に英語を使用し、Llama 3.1コミュニティライセンスに準拠しています。

数学、質疑応答、評価タスクなど、多様なタスクに対応します。
研究や教育用途のために、完全にオープンソースのデータ、コード、レシピを提供します。
allenai/Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFTに基づいて微調整されたモデルです。
モデルの読み込みに関するコード例を提供しており、開発者は簡単に使い始めることができます。
VLLMサービスに対応しており、モデルを容易にデプロイできます。
チャットテンプレートが組み込まれており、対話型のインタラクションを容易にします。
デフォルトのシステムプロンプトにより、モデルのアイデンティティと用途が定義されています。

このモデルの対象ユーザーは、自然言語処理タスク、特に指示追従と対話能力が求められる場面でこのモデルを活用できる研究者、開発者、教育者です。オープンソースであるため、教育環境で高度なモデルを用いた教育や学習を希望する人にも適しています。

研究者はこのモデルを使用して、MATHベンチマークで数学問題解決能力を評価しました。
開発者はモデルのチャットテンプレート機能を利用して、対話型のカスタマーサービスチャットボットを作成しました。
教育者はこのモデルを教育プラットフォームに統合し、パーソナライズされた学習サポートと質疑応答を提供しています。

1. Hugging Faceモデルページにアクセスし、モデルの基本情報と性能指標を確認します。
2. ページに記載されているコード例に従って、Pythonを使用してモデルをローカル環境に読み込みます。
3. モデルのAPIを使用してテキスト生成やその他のNLPタスクを実行します。
4. モデルのデプロイが必要な場合は、VLLMサービスのガイドに従って操作します。
5. 必要に応じてシステムプロンプトを調整し、特定のアプリケーションシナリオに適応させます。

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Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO 代替品

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — オープンソースのデータ、コード、レシピを提供する、最先端の指示追従モデルファミリーです。

OLMo-2-1124-13B-Instruct — テキスト生成と対話に長けた、最適化された大規模言語モデルです。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct — オープンソースの幻覚評価モデル

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — オープンソースの幻覚評価モデル

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — オープンソースデータ、コード、ガイドを提供する、最先端の指示追従モデルファミリーです。

Llama-3.1-Tulu-3-70B — オープンソースのデータ、コード、およびガイドを提供する、最先端の指示に従うモデルファミリーです。

Llama-3.1-Tulu-3-8B — オープンソースデータとコードを提供する、高度な指示追従モデルです。

Meta-spirit-lm — 自然言語処理のための高度なモデル

LightRAG — シンプルで高速な検索強化型生成モデル

Llama3-ChatQA-1.5-70B — NVIDIAの高性能対話型質問応答と検索拡張型生成モデル。

Llama3-ChatQA-1.5-8B — NVIDIAの技術に基づいて構築された高度な対話型質疑応答と生成モデルです。

360智脑-7B — 70億パラメータの強力な対話型インテリジェント言語モデル

TinyGPT-V — 高効率多モーダル大規模言語モデル

LiteLLM — LLMの完了と埋め込み呼び出しを簡素化するオープンソースライブラリ

s1-32B — s1は、Qwen2.5-32B-Instructを微調整した推論モデルであり、わずか1000サンプルでトレーニングされています。

Qwen2.5-1M — 最大100万トークンコンテキストをサポートするオープンソースのQwenモデル。長シーケンス処理タスクに最適です。

Xwen-Chat — Xwen-Chatは、日本語対話に特化した大規模言語モデルの集合体であり、複数バージョンのモデルと自然言語生成サービスを提供します。

Dolphin R1 — Dolphin R1は、推論モデルのトレーニングに使用される80万サンプルを含むデータセットです。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bは、様々な推論と生成タスクに適した高性能テキスト生成モデルです。

InternLM3 — InternLM3は、テキスト生成に特化したモデル群であり、様々なニーズに対応するため複数の最適化バージョンを提供しています。

MiniRAG — 小型モデルでも、異種グラフ索引と軽量トポロジ拡張検索によって優れたRAG性能を実現する、シンプルな検索強化生成フレームワークです。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — 特定モデルに基づく量子化済み大規模言語モデルで、自然言語処理などのタスクに適しています。

CAG — リアルタイム検索を必要としない言語モデル拡張手法。知識キャッシュを事前にロードすることで、生成効率を向上させます。

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 700億パラメーターのテキスト生成モデル

Llama-Lynx-70b-4bit-量子化 — 70億パラメータの量子化テキスト生成モデル

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — 70億パラメーターのテキスト生成モデル

glider-gguf — 高性能の量子化言語モデル

OLMo-2-1124-7B-RM — テキスト生成と分類に使用される大規模言語モデル

Meta Llama 3.3 — 70Bパラメーターの多言語大規模事前学習言語モデル

OLMo-2-1124-7B-SFT — 高性能英語テキスト生成モデル