Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct

Modelo de lenguaje grande personalizado por NVIDIA para mejorar la utilidad de las respuestas a consultas.

Producto ComúnProductividadNVIDIAModelo de lenguaje grande

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct es un modelo de lenguaje grande (LLM) personalizado por NVIDIA, centrado en mejorar la utilidad de las respuestas generadas por los modelos de lenguaje grande. Este modelo ha demostrado un rendimiento excelente en varias pruebas de referencia de alineación automática, como Arena Hard, AlpacaEval 2 LC y GPT-4-Turbo MT-Bench. Se entrenó utilizando RLHF (específicamente el algoritmo REINFORCE), Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward y las indicaciones HelpSteer2-Preference sobre el modelo Llama-3.1-70B-Instruct. Este modelo no solo muestra la tecnología de NVIDIA para mejorar la utilidad del seguimiento de instrucciones en dominios generales, sino que también proporciona un formato de conversión de modelos compatible con la biblioteca de código HuggingFace Transformers y permite la inferencia de alojamiento gratuito a través de la plataforma NVIDIA build.

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Visión General

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct Situación del tráfico más reciente

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct Tendencia de visitas

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct Distribución geográfica de las visitas

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct Fuentes de tráfico

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct Alternativas

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct — Modelo de lenguaje grande personalizado por NVIDIA para mejorar la utilidad de las respuestas a consultas.

Nemotron-4-340B-Base — Modelo de lenguaje grande que admite la generación de texto en múltiples idiomas y lenguajes de programación.

LangTale — Gestión de prompts de LLM y colaboración en equipo

mcp-use — mcp-use es la forma más sencilla de interactuar con las herramientas MCP, admite agentes personalizados.

WeClone — Ajuste fino de un modelo de lenguaje grande utilizando el historial de chat de WeChat para lograr una clonación de voz de alta calidad.

Memoria Básica — Construye conocimiento persistente mediante el diálogo con LLM, almacenado en archivos Markdown locales

openai-agents-python — Un framework de flujo de trabajo multiagente ligero y potente

Awesome-LLM-Post-training — Un repositorio de recursos de tutoriales, estudios y guías sobre métodos de post-entrenamiento de modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM).

l1m — Una API proxy para extraer datos estructurados de texto e imágenes, implementada con LLMs.

Generador Firecrawl LLMs.txt — Herramienta para generar archivos de texto integrados en sitios web para el entrenamiento e inferencia de LLM

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) es un marco para mejorar el rendimiento de la inferencia de los modelos de lenguaje grandes.

Traductor Hugo — Herramienta de traducción de artículos basada en LLM, que traduce automáticamente y crea archivos Markdown multilingües.

Agentes Aviator — Marco de agentes basado en LLM, utilizado para realizar migraciones de código a gran escala en repositorios de código.

llm-commit — Un plugin pour générer des messages de commit Git avec un LLM

TableGPT2-7B — TableGPT2-7B es un modelo de lenguaje grande enfocado en el procesamiento de datos tabulares, ideal para análisis de datos y tareas de inteligencia empresarial.

Crawl4LLM — Una herramienta de rastreo web eficiente para el preentrenamiento de LLM, enfocada en obtener datos web de alta calidad de manera eficiente.

hallucination-leaderboard — Una tabla de clasificación para comparar la tasa de alucinaciones de modelos lingüísticos grandes (LLM) al resumir documentos cortos.

VisionAgent — VisionAgent es una biblioteca para generar código que resuelve tareas de visión, compatible con múltiples proveedores de LLM.

OmniParser V2 — OmniParser V2 es una tecnología que transforma cualquier LLM en un agente utilizable por computadora.

Supametas.AI — Plataforma de procesamiento de datos no estructurados que ayuda a las empresas a construir rápidamente conjuntos de datos sectoriales e integrarlos en la base de conocimiento LLM RAG.

stocks-insights-ai-agent — Aplicación full-stack basada en LLM y LangChain para la recuperación de datos y noticias bursátiles.

OpenDeepResearcher — Una herramienta de investigación profunda basada en IA que busca información continuamente hasta satisfacer las necesidades de consulta del usuario.

GLM-PC — GLM-PC es un agente de inteligencia artificial para computadoras basado en el modelo de lenguaje visual CogAgent, diseñado para mejorar la experiencia del usuario.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

InternVL2_5-78B-MPO — Se trata de una serie de modelos de lenguaje grandes multimodales de vanguardia que demuestra un rendimiento general excepcional.

MinMo — MinMo es un modelo de lenguaje grande multi modal diseñado para una interacción de voz fluida.

DocETL — Un sistema de procesamiento de datos impulsado por LLM.

DocWrangler — Un entorno de desarrollo interactivo de código abierto para construir y optimizar pipelines de procesamiento de datos basados en LLM.

Dria-Agent-a-3B — Modelo de lenguaje grande basado en la serie Qwen2.5-Coder, especializado en aplicaciones de agente.