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Tülu 3
Tülu 3
目标受众包括研究人员、开发者、AI实践者和企业家。Tülu 3适合他们，因为它允许他们对自己的用例进行开源模型的后训练，达到领先封闭模型的质量。开发者和AI构建者现在可以使用Tülu 3的数据和配方，适应他们的数据，同时不失去遵循Tülu
#AI#语言模型#后训练#开源#强化学习#数据集国外精选商用
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产品介绍
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简介
Tülu 3是一系列开源的先进语言模型，它们经过后训练以适应更多的任务和用户。这些模型通过结合专有方法的部分细节、新颖技术和已建立的学术研究，实现了复杂的训练过程。Tülu 3的成功根植于精心的数据管理、严格的实验、创新的方法论和改进的训练基础设施。通过公开分享数据、配方和发现，Tülu 3旨在赋予社区探索新的和创新的后训练方法的能力。
截图
产品特色
提供全面的后训练数据和工具，以推进开放后训练的前沿。
包含扩展的指导，涉及评估、去污染和配方设计。
引入新的合成指令数据集，以及通过策略生成扩展偏好数据。
使用可验证奖励的强化学习，这是一种无需奖励模型即可提升特定技能的新方法。
发布不同大小的模型和所有检查点，方便用户直接使用或进行自定义后训练。
提供一个评估框架，让开发者指定所有设置，并轻松复现Tülu 3的所有评估。
发布所有基础设施代码，方便用户从数据选择到评估的整个流程设置。
使用教程
1. 访问Tülu 3的GitHub页面，下载所需的模型和数据集。
2. 根据提供的配方，选择合适的数据集进行后训练。
3. 使用Tülu 3提供的基础设施代码设置后训练的整个流程。
4. 利用提供的评估框架对训练后的模型进行评估。
5. 根据需要调整模型参数，以达到最佳的性能和效果。
6. 将训练好的模型部署到实际应用中，例如聊天机器人或代码生成器。
流量来源
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