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

Modelo líder em uma família de modelos que seguem instruções, oferecendo dados, código e receitas de código aberto.

Produto ComumProgramaçãoProcessamento de Linguagem NaturalGeração de Texto

O Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO faz parte da família de modelos Tülu3, que fornece um guia completo para as modernas técnicas de pós-treinamento. Esta família de modelos visa atingir o desempenho de ponta em diversas tarefas além do bate-papo, como MATH, GSM8K e IFEval. É um modelo treinado em conjuntos de dados abertos, sintéticos e criados por humanos, principalmente em inglês, e segue a licença da comunidade Llama 3.1.

Suporta diversas tarefas
incluindo matemática
perguntas e respostas e tarefas de avaliação.
Dados
código e receitas totalmente abertos
facilitando o uso em pesquisa e educação.
Modelo ajustado com base em allenai/Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT.
Fornece exemplos de código para carregar o modelo
facilitando a adoção rápida pelos desenvolvedores.
Suporta o serviço VLLM

O público-alvo são pesquisadores
desenvolvedores e educadores que podem usar este modelo para tarefas de processamento de linguagem natural
especialmente em cenários que exigem obediência a instruções e capacidade de conversação. Devido à sua natureza de código aberto
também é adequado para aqueles que desejam usar modelos avançados em ambientes educacionais para ensino e aprendizagem.

Pesquisadores usaram este modelo para avaliar sua capacidade de resolver problemas matemáticos no benchmark MATH.
Desenvolvedores usaram a funcionalidade de modelo de bate-papo para criar um chatbot de atendimento ao cliente interativo.
Educadores integraram o modelo em plataformas de ensino para fornecer suporte de aprendizagem personalizado e respostas a perguntas.

1. Acesse a página do modelo Hugging Face para obter informações básicas e métricas de desempenho.
2. Use os exemplos de código fornecidos na página para carregar o modelo no seu ambiente Python.
3. Use a API do modelo para gerar texto ou realizar outras tarefas de PNL.
4. Se precisar implantar o modelo
siga as instruções do serviço VLLM.

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Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

29742941

Taxa de Rejeição

44.20%

Média de Páginas por Visita

5.9

Duração Média da Visita

00:04:44

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO Tendência de Visitas

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO Distribuição Geográfica das Visitas

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

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Modelo líder em uma família de modelos que seguem instruções, oferecendo dados, código e receitas de código aberto.

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Modelo de linguagem grande otimizado, especializado em geração de texto e diálogo.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder em uma família de modelos de seguimento de instruções, oferecendo dados, código e diretrizes de código aberto.

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Modelo líder em uma família de modelos que seguem instruções, oferecendo dados, código e guias de código aberto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modelo de seguimento de instruções avançado, com dados e código abertos.

LightRAG — Modelo de geração aprimorado por recuperação, simples e rápido

s1-32B — s1 é um modelo de inferência baseado no Qwen2.5-32B-Instruct, treinado com apenas 1000 amostras.

Qwen2.5-1M — Modelo Qwen de código aberto que suporta contexto de até 1 milhão de tokens, adequado para tarefas de processamento de sequências longas.

Xwen-Chat — Xwen-Chat é um conjunto de modelos de linguagem grandes focados em diálogo em chinês, oferecendo diversos modelos e serviços de geração de linguagem.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B é um modelo de geração de texto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de raciocínio e geração.

InternLM3 — InternLM3 é um conjunto de modelos focado na geração de texto, oferecendo diversas versões otimizadas para atender diferentes necessidades.

MiniRAG — Uma estrutura de geração aprimorada por recuperação simples, que permite que modelos pequenos alcancem bom desempenho RAG por meio de indexação de grafos heterogêneos e recuperação topologicamente aprimorada e leve.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modelo de linguagem grande quantizado baseado em um modelo específico, adequado para tarefas de processamento de linguagem natural.

CAG — Um método de aprimoramento de modelo de linguagem que não requer recuperação em tempo real, melhorando a eficiência de geração por meio do pré-carregamento de um cache de conhecimento.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct — Modelo de avaliação de alucinação de código aberto

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modelo de avaliação de alucinação de código aberto

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de geração de texto com 70 bilhões de parâmetros

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de geração de texto com 7 bilhões de parâmetros

glider-gguf — Modelo de linguagem quantizado de alto desempenho

OLMo-2-1124-7B-RM — Modelo de linguagem grande, usado para geração e classificação de texto

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de geração de texto em inglês de alto desempenho

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modelo avançado de geração de texto

INTELLECT-1-Instruct — Modelo de linguagem de texto e código em inglês com 1 bilhão de parâmetros

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modelo avançado de geração de texto, que suporta o processamento de diversas tarefas.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de linguagem inglês de alto desempenho, adequado para diversas tarefas.

dolmino-mix-1124 — Conjunto de dados de alta qualidade, usado na segunda etapa do treinamento do OLMo2.

olmo-mix-1124 — Conjunto de dados de pré-treinamento multimodal em larga escala

OLMo-2-1124-7B-Instruct — Modelo de geração de diálogo em inglês de alto desempenho

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avançado de geração de texto, que suporta diversas tarefas.

Demonstração do Qwen Turbo 1M — Demonstração do Qwen Turbo 1M é um espaço do Hugging Face fornecido pela Qwen.