Llama-3-70B-Tool-Use
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Llama 3 70B Tool Use
紹介 :
Llama-3-70B-Tool-Useは、700億パラメーターの大規模言語モデルであり、高度なツール使用と機能呼び出しタスク向けに設計されています。このモデルは、バークレー機能呼び出しランキング(BFCL)において全体的な精度90.76%を達成し、公開されている全ての70B言語モデルを上回っています。Llama 3 70Bベースモデルを基に、トランスフォーマーアーキテクチャを最適化し、完全な微調整と直接選好最適化(DPO)によってトレーニングされました。入力はテキスト、出力もテキストで、ツール使用と機能呼び出し能力が強化されています。主な用途はツール使用と機能呼び出しですが、一般的な知識やオープンエンドのタスクでは、汎用的な言語モデルの方が適している可能性があります。このモデルは、場合によっては不正確または偏ったコンテンツを生成する可能性があるため、ユーザーは特定のユースケースに適した適切な安全対策の実装に注意する必要があります。このモデルは、温度とtop_pサンプリングの設定に非常に敏感です。
ターゲットユーザー :
このモデルは、研究開発においてツールと機能呼び出しを使用する必要がある開発者や研究者向けです。高度なツール使用と機能呼び出し能力により、API連携や複雑なタスクの処理において優れた性能を発揮します。また、BFCLにおける高い精度も、機能呼び出しタスクにおける信頼性を示しています。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 49.7K
使用シナリオ
研究者は、このモデルを使用して、テキスト生成や言語理解などの自然言語処理タスクを実行します。
開発者は、このモデルを利用して、アプリケーションに複雑な機能呼び出しを統合し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
企業は、大量の構造化データを処理する際に、このモデルを使用してデータ操作と分析を行います。
製品特徴
高度なツール使用と機能呼び出しタスクの最適化
API連携、構造化データ操作、複雑なツール使用
バークレー機能呼び出しランキング(BFCL)で優れた性能
最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャ
完全な微調整と直接選好最適化(DPO)によるトレーニング方法
入出力はテキストで、ツール使用能力が強化されている
温度とtop_pサンプリングの設定に敏感で、性能最適化のために適切な調整が必要
使用チュートリアル
1. Groq APIコンソールまたはHugging Faceプラットフォームにアクセスします。
2. Llama-3-70B-Tool-Useモデルを選択します。
3. 必要に応じて温度とtop_pサンプリングの設定を調整します。
4. テキストを入力し、モデルが処理した出力を受け取ります。
5. 出力を使用して、さらなるデータ分析または機能呼び出しを行います。
6. モデルの出力結果に基づいて、後続のアプリケーション開発または研究を行います。
7. モデルが場合によっては不正確または偏ったコンテンツを生成する可能性があることに注意し、適切な安全対策を実施してください。
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