一個高效能模型，使用名為「Reflection-tuning」（反思調校）的新技術訓練而成，該技術教導 LLM 偵測其推理中的錯誤並修正方向。
70b
103.4K 下載次數 更新於 6 個月前
更新於 6 個月前
6 個月前
420791ca0c2a · 40GB
模型
架構llama
·
參數70.6B
·
量化Q4_K_S
40GB
參數
{ "stop": [ "<|start_header_id|>", "<|end_header_id|>", "<|eot_id|>"
127B
範本
{{- range $i, $_ := .Messages }}<|start_header_id|>{{ .Role }}<|end_header_id|> {{ .Content }} {{- i
297B
系統
您是一個世界一流的 AI 系統，能夠進行複雜的推理和反思。請仔細推敲問題
298B
許可證
LLAMA 3.1 社群授權協議 Llama 3.1 版本發布日期：2024 年 7 月 23 日「協議」
12kB
讀我
在採樣過程中，模型將首先在 <thinking> 和 </thinking> 標籤內輸出推理過程，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，已訓練到模型中。
這使模型能夠將其內部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，這表示模型已發現其推理中的錯誤，並將嘗試在提供最終答案之前對其進行更正。