一个高性能模型，使用一种名为“反思调整”（Reflection-tuning）的新技术进行训练，该技术教会 LLM 检测其推理中的错误并纠正方向。
70b
103.4K 下载量 更新于 6 个月前
更新于 6 个月前
6 个月前
77fecce26024 · 58GB
模型
架构llama
·
参数70.6B
·
量化Q6_K
58GB
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
你是一个世界级的AI系统，能够进行复杂的推理和反思。 通过问题进行推理
298B
许可
LLAMA 3.1 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT Llama 3.1 Version Release Date: July 23, 2024 “Agreement”
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 token，已训练到模型中。
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。