一個高效能模型，使用名為 Reflection-tuning 的新技術訓練，該技術教導 LLM 偵測其推理中的錯誤並修正方向。
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6 個月前
8fe3c853372c · 26GB
模型
archllama
·
parameters70.6B
·
quantizationQ2_K
26GB
參數
{ "stop": [ "<|start_header_id|>", "<|end_header_id|>", "<|eot_id|>"
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範本
{{- range $i, $_ := .Messages }}<|start_header_id|>{{ .Role }}<|end_header_id|> {{ .Content }} {{- i
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系統
You are a world-class AI system, capable of complex reasoning and reflection. Reason through the que
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授權
LLAMA 3.1 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT Llama 3.1 Version Release Date: July 23, 2024 “Agreement”
12kB
讀我檔案
在取樣期間，模型將首先在 <thinking> 和 </thinking> 標籤內輸出推理，然後一旦對其推理感到滿意，它將在 <output> 和 </output> 標籤內輸出最終答案。 這些標籤中的每一個都是特殊 token，經過模型訓練。
這使模型能夠將其內部的想法和推理與最終答案分開，從而改善使用者體驗。
在 <thinking> 部分內，模型可能會輸出一個或多個 <reflection> 標籤，這表示模型已在其推理中發現錯誤，並將嘗試在提供最終答案之前對其進行修正。