

Tülu 3
简介 :
Tülu 3是一系列开源的先进语言模型,它们经过后训练以适应更多的任务和用户。这些模型通过结合专有方法的部分细节、新颖技术和已建立的学术研究,实现了复杂的训练过程。Tülu 3的成功根植于精心的数据管理、严格的实验、创新的方法论和改进的训练基础设施。通过公开分享数据、配方和发现,Tülu 3旨在赋予社区探索新的和创新的后训练方法的能力。
需求人群 :
目标受众包括研究人员、开发者、AI实践者和企业家。Tülu 3适合他们,因为它允许他们对自己的用例进行开源模型的后训练,达到领先封闭模型的质量。开发者和AI构建者现在可以使用Tülu 3的数据和配方,适应他们的数据,同时不失去遵循Tülu 3数据和配方的一般核心技能。
使用场景
研究人员可以使用Tülu 3来训练一个能够理解和生成代码的模型。
开发者可以利用Tülu 3的数据集和配方来创建一个多语言交互的聊天机器人。
企业家可以根据自己的业务需求,后训练一个能够进行特定领域推理的模型。
产品特色
提供全面的后训练数据和工具,以推进开放后训练的前沿。
包含扩展的指导,涉及评估、去污染和配方设计。
引入新的合成指令数据集,以及通过策略生成扩展偏好数据。
使用可验证奖励的强化学习,这是一种无需奖励模型即可提升特定技能的新方法。
发布不同大小的模型和所有检查点,方便用户直接使用或进行自定义后训练。
提供一个评估框架,让开发者指定所有设置,并轻松复现Tülu 3的所有评估。
发布所有基础设施代码,方便用户从数据选择到评估的整个流程设置。
使用教程
1. 访问Tülu 3的GitHub页面,下载所需的模型和数据集。
2. 根据提供的配方,选择合适的数据集进行后训练。
3. 使用Tülu 3提供的基础设施代码设置后训练的整个流程。
4. 利用提供的评估框架对训练后的模型进行评估。
5. 根据需要调整模型参数,以达到最佳的性能和效果。
6. 将训练好的模型部署到实际应用中,例如聊天机器人或代码生成器。
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