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.

Produto ComumProgramaçãoProcessamento de Linguagem NaturalGeração de Texto

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Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT faz parte da família de modelos Tülu3, projetada para fornecer um guia abrangente para técnicas modernas de pós-treinamento. O modelo não apenas se destaca em tarefas de bate-papo, mas também alcança desempenho de ponta em diversas tarefas, como MATH, GSM8K e IFEval. Ele foi treinado em conjuntos de dados abertos, sintéticos e criados por humanos, principalmente em inglês, e segue a licença comunitária Llama 3.1.

• Seguimento de instruções: O modelo consegue compreender e executar instruções de diversas tarefas.
• Desempenho em múltiplas tarefas: Além de bate-papo
também consegue lidar com tarefas matemáticas
perguntas e respostas
entre outras.
• Dados e código abertos: Oferece dados
código e diretrizes de técnicas de pós-treinamento totalmente abertos.
• Alto desempenho: Apresenta excelente desempenho em diversos benchmarks
como MMLU
PopQA e TruthfulQA.

O público-alvo são pesquisadores
desenvolvedores e instituições de ensino que podem utilizar este modelo para tarefas de processamento de linguagem natural
especialmente em cenários que exigem a compreensão e execução de instruções complexas. Devido ao desempenho em múltiplas tarefas do modelo
ele também é adequado para usuários que precisam de um único modelo capaz de lidar com diversas tarefas de linguagem.

Pesquisadores utilizam o modelo para testar sua capacidade de responder a problemas matemáticos no benchmark MATH.
Desenvolvedores integram o modelo em aplicativos de bate-papo
fornecendo recursos de assistente de conversa inteligente.
Instituições de ensino utilizam o modelo para o ensino de idiomas
aprimorando a compreensão e a capacidade de aplicação de idiomas pelos alunos.

1. Acesse a plataforma HuggingFace e procure pelo modelo Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT.
2. Utilize o trecho de código fornecido para carregar o modelo
por exemplo: `from transformers import AutoModelForCausalLM; tulu_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\allenai/Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT\)`.
3. Ajuste os parâmetros do modelo conforme necessário
como o comprimento máximo da sequência e a taxa de aprendizado.

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

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

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

OLMoE-1B-7B — Modelo de linguagem grande (LLM) eficiente e de código aberto

Index-1.9B-Pure — Modelo de linguagem de grande porte leve, focado na geração de texto.

NeoBase — NeoBase é um assistente de banco de dados AI de código aberto que permite que você interaja com o banco de dados usando linguagem natural.

Instella — Instella é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho desenvolvido pela AMD, projetado para acelerar o desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto.

Migician — Migician é um modelo de linguagem grande multimodal focado na localização de imagens múltiplas, capaz de realizar localização precisa de imagens múltiplas de forma livre.

IndexTTS — Sistema de texto para voz (TTS) de amostra zero, eficiente e controlável em nível industrial

bRAG-langchain — Um projeto de código aberto para construir aplicativos de Geração Aumentada por Busca (Retrieval-Augmented Generation - RAG).

Moonlight — Moonlight é um modelo de especialista misto com 16 bilhões de parâmetros, treinado com o otimizador Muon, apresentando desempenho excepcional.

RAG-FiT — RAG-FiT é uma biblioteca para aprimorar a capacidade dos LLMs de usar informações externas, ajustando finamente os modelos com um conjunto de dados RAG aprimorado especialmente criado.

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

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.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B é um modelo de linguagem de código aberto em larga escala, com desempenho aprimorado por meio de aprendizado por reforço.

Open R1 — Este é um projeto de recriação de um modelo DeepSeek-R1 totalmente aberto, destinado a ajudar desenvolvedores a reproduzir e construir modelos baseados em R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B é uma estrutura auto-regressiva unificada de compreensão e geração multimodal.

SpeechGPT 2.0-prévia — O primeiro sistema de interação em tempo real de nível humano orientado para inteligência contextual, suportando interação de voz multi-emocional e multi-estilo.

Baichuan-M1-14B — Modelo de linguagem extenso de código aberto desenvolvido pela Baichuan Intelligence, otimizado para cenários médicos, com capacidades gerais excepcionais e desempenho superior na área médica.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de linguagem de código aberto eficiente para inferência, adequado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

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.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de geração de texto.

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

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-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

YuLan-Mini — Modelo de linguagem leve e de alta eficiência com 240 milhões de parâmetros

DeepSeek-V3 — Modelo de linguagem Mixture-of-Experts com 671B 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