這是一個高效能模型,使用一種名為「Reflection-tuning」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
102.1K 下載次數 更新於 4 個月前
更新於 4 個月前
4 個月前
420791ca0c2a · 40GB
model
archllama
·
parameters70.6B
·
quantizationQ4_K_S
40GB
params
{ "stop": [ "<|start_header_id|>", "<|end_header_id|>", "<|eot_id|>"
127B
template
{{- range $i, $_ := .Messages }}<|start_header_id|>{{ .Role }}<|end_header_id|> {{ .Content }} {{- i
297B
system
You are a world-class AI system, capable of complex reasoning and reflection. Reason through the que
298B
license
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
Readme
在採樣過程中,模型會先在 <thinking>
和 </thinking>
標籤內輸出推理過程,然後一旦對其推理感到滿意,就會在 <output>
和 </output>
標籤內輸出最終答案。每個標籤都是特殊 token,已訓練到模型中。
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>
區段內,模型可能會輸出一個或多個 <reflection>
標籤,這表示模型已偵測到其推理中的錯誤,並將嘗試在提供最終答案之前修正它。