一个使用名为 Reflection-tuning 的新技术训练的高性能模型,该技术可以教会 LLM 检测其推理中的错误并纠正方向。
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95.9K 拉取 更新于 2 个月前
更新于 2 个月前
2 个月前
420791ca0c2a · 40GB
模型
架构llama
·
参数70.6B
·
量化Q4_K_S
40GB
参数
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127B
模板
{{- range $i, $_ := .Messages }}<|start_header_id|>{{ .Role }}<|end_header_id|> {{ .Content }} {{- i
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系统
你是一个世界级的 AI 系统,能够进行复杂的推理和反思。通过以下问题进行推理并提供详细
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
自述文件
在采样期间,模型将首先输出位于<thinking>
和 </thinking>
标签内的推理,然后一旦对推理感到满意,它将输出位于 <output>
和 </output>
标签内的最终答案。这些标签中的每一个都是特殊标记,经过训练融入模型。
这使得模型能够将自身的内部想法和推理与最终答案分开,从而改善用户的体验。
在<thinking>
部分中,模型可能会输出一个或多个<reflection>
标签,这表示模型已经发现了其推理中的错误,并将尝试纠正它,然后再提供最终答案。