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Llama 3.1 Tulu 3 8B RM
Llama 3.1 Tulu 3 8B RM
目标受众为研究人员和开发者，特别是那些在自然语言处理领域寻求先进性能和后训练技术应用的专业人士。该模型的开源特性使其成为教育和研究的理想选择。
#自然语言处理#后训练技术#指令遵循#开源#高性能普通产品开源
总访问量： 29,742,941
占比最多地区： US(17.94%)
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产品介绍
网站流量
简介
Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM是Tülu3模型家族的一部分，该家族以开源数据、代码和配方为特色，旨在为现代后训练技术提供全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务（如MATH、GSM8K和IFEval）提供最先进的性能。
截图
产品特色
• 支持多种任务：除了聊天功能外，还能处理MATH、GSM8K和IFEval等任务。
• 指令遵循：模型能够理解和执行用户的指令。
• 开源数据和代码：提供完全开源的数据和代码，便于研究和教育使用。
• 后训练技术：模型采用了现代的后训练技术，如SFT、DPO和RLVR。
• 多语言支持：主要支持英语，可能包含其他语言的数据。
• 模型家族：作为Llama 3.1模型家族的一部分，与其他规模的模型共享技术基础。
• 性能优异：在多个基准测试中表现出色，如MMLU、PopQA和TruthfulQA。
• 安全性考量：虽然有限的安全训练，但能够产生问题输出，特别是在被要求时。
使用教程
1. 访问Hugging Face模型页面并选择Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM模型。
2. 使用提供的代码片段加载模型，例如使用`AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained`方法。
3. 根据需求，使用模型进行文本分类或其他NLP任务。
4. 遵循模型的使用指南和社区讨论，优化模型性能。
5. 如果需要，可以通过Hugging Face的Inference Endpoints部署模型。
6. 遵守Llama 3.1社区许可协议和谷歌Gemma、Qwen的使用条款。
7. 在研究或产品中使用模型时，按照提供的引用格式进行引用。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
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平均访问时长
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每次访问页数
5.83
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43.31%
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中国
17.08%
印度
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