Tülu 3

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简介:

开源的先进语言模型后训练框架

功能:

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。

需求人群:

"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 3数据和配方的一般核心技能。"

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