Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO
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Llama 3.1 Tulu 3 70B DPO
紹介 :
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。
ターゲットユーザー :
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。
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 : 48.3K
使用シナリオ
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。
製品特徴
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。
使用チュートリアル
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。
6. コミュニティディスカッションに参加し、技術サポートとベストプラクティスを入手します。
7. モデルのライセンス契約を遵守し、合法かつコンプライアンスに準拠してモデルを使用します。
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