一个使用名为 Reflection-tuning 的新技术训练的高性能模型,该技术教会 LLM 检测其推理中的错误并纠正方向。
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95.9K Pulls 更新于 2 个月前
2 个月前更新
2 个月前
99e430b53c8b · 49GB
模型
架构llama
·
参数70.6B
·
量化Q5_0
49GB
参数
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127B
模板
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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。根据问题进行推理
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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,模型将首先在 <thinking>
和 </thinking>
标签内输出推理,然后一旦对推理感到满意,就会在 <output>
和 </output>
标签内输出最终答案。这些标签都是特殊的标记,被训练到模型中。
这使模型能够将内部想法和推理与最终答案分离,从而改善用户体验。
在 <thinking>
部分中,模型可能会输出一个或多个 <reflection>
标签,这表示模型在推理中发现错误,并将尝试在提供最终答案之前纠正错误。