Tülu 3

Tülu 3

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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。

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。"

使用场景示例:

研究人员可以使用Tülu 3来训练一个能够理解和生成代码的模型。

开发者可以利用Tülu 3的数据集和配方来创建一个多语言交互的聊天机器人。

企业家可以根据自己的业务需求,后训练一个能够进行特定领域推理的模型。

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。

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