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
159e9e593c44 · 75GB
模型
架构llama
·
参数70.6B
·
量化Q8_0
75GB
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
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系统
您是一个世界一流的 AI 系统,能够进行复杂的推理和反思。通过问题进行推理
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许可
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,然后在对其推理感到满意后,它将在 <output>
和 </output>
标签内输出最终答案。这些标签中的每一个都是特殊标记,被训练到模型中。
这使模型能够将其内部想法和推理与其最终答案分开,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,这表示模型已发现其推理中的错误,并将尝试在提供最终答案之前对其进行纠正。