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。
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4 個月前
84a4d89b332c · 49GB
模型
archllama
·
parameters70.6B
·
quantizationQ5_K_S
49GB
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
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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 版本發布日期：2024 年 7 月 23 日 “Agreement”
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讀我檔案
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。
這使得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> 區段內，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修正它。