一种高性能模型，使用一种名为 Reflection-tuning 的新技术进行训练，该技术教 LLM 检测其推理中的错误并纠正方向。
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6 个月前更新
6 个月前
e04ae4d96458 · 141GB
模型
架构llama
·
参数70.6B
·
量化F16
141GB
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
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
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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。 每个标签都是特殊的令牌，已训练到模型中。
这使模型能够将其内部思想和推理与其最终答案分开，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，这表示模型已发现其推理中的错误，并将尝试在提供最终答案之前纠正它。