一个高性能模型,采用一种名为 Reflection-tuning 的新技术进行训练,该技术教导 LLM 检测其推理中的错误并纠正方向。
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4个月前
8fe3c853372c · 26GB
模型
架构llama
·
参数70.6B
·
量化Q2_K
26GB
参数
{ "stop": [ "<|start_header_id|>", "<|end_header_id|>", "<|eot_id|>"
127B
模板
{{- range $i, $_ := .Messages }}<|start_header_id|>{{ .Role }}<|end_header_id|> {{ .Content }} {{- i
297B
系统
你是一个世界一流的 AI 系统,能够进行复杂的推理和反思。请推理问题
298B
许可证
LLAMA 3.1 社区许可协议 Llama 3.1 版本发布日期:2024 年 7 月 23 日 “协议”
12kB
Readme
在采样期间,模型将首先在 <thinking>
和 </thinking>
标签内输出推理过程,然后在对其推理感到满意后,将在 <output>
和 </output>
标签内输出最终答案。 这些标签都是特殊 tokens,已在模型中训练。
这使模型能够将其内部想法和推理与其最终答案分离,从而改善用户体验。
在 <thinking>
部分内,模型可能会输出一个或多个 <reflection>
标签,这表示模型已在其推理中发现错误,并将尝试在提供最终答案之前纠正它。