Tülu 3 405b: Verbesserung des offenen Sprachmodells nach dem Training

Tülu 3: Ein revolutionärer Open-Source-Framework für Sprachmodelle

Das Gebiet der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) hat einen bemerkenswerten Fortschritt erlebt, wobei die Techniken nach der Ausbildung eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Sprachmodellfunktionen spielen. Während proprietäre Modelle wie OpenAs GPT-4 und Anthropics Claude den Markt dominieren, bleiben Open-Source-Alternativen aufgrund des begrenzten Zugriffs auf Daten und Methoden nach dem Training häufig zurück. Tülu 3 schließt diese Lücke durch, indem er ein hochmodernes, vollständig offenes Framework nach dem Training einführt und innovative Techniken und strenge Bewertungsmethoden einbezieht. Dieser Artikel befasst sich mit dem Tülu 3 405b AI -Modell und untersucht seinen Trainingsprozess und seine Zugänglichkeit.

Schlüssellernziele:

Verstehen Sie das Tülu 3 Open-Source-Modell.
die Funktionalität des Modells erfassen.
Erforschen Sie die vierstufige Post-Training-Pipeline von Tülu 3.
Erfahren Sie, wie Sie auf die Tülu 3 405b ai Chatbot zugreifen.
Vergleichen Sie die Leistung von Tülu 3 mit vorhandenen Modellen wie Lama 3.1 8B-Instruct.

Dieser Artikel ist Teil des Data Science -Blogathons.

Inhaltsverzeichnis:

Was ist Tülu 3?
Tülu 3 Daten
Trainingsmethodik
Bewertungsmethode
Zugriff auf LLAMA-3.1-TULU-3-405B
• Schritt 1: Laden des Modells über Huggingface
  Schritt 2: Ausführung mit Vllm
  Schritt 3: Verwendung der Chat -Vorlage
Leistung & Vergleiche
Tülu 3 von Schlüsselbeiträgen
Schlussfolgerung
häufig gestellte Fragen

Was ist Tülu 3?

entwickelt durch eine Zusammenarbeit zwischen dem Allen Institute for AI und der University of Washington sorgt Tülu 3 die vollständige Transparenz in Bezug auf Datensätze, Methoden und Bewertungsrahmen nach der Ausbildung. Tülu 3 basiert auf Lama 3.1 Basismodellen und übertrifft die Leistung anderer offener Modelle mit Anweisungen, sogar mit geschlossenen Modellen wie GPT-4-MINI und Claude 3.5-Haiku. Es wurde entwickelt, um Open-Source-Sprachmodelle über verschiedene Skill-Domänen hinweg zu verfeinern, darunter:

Wissensabruf (MMLU -Benchmarks)
Argumentation (Bigbenchhard, Drop)
Mathematische Funktionen (GSM8K, Mathematikdatensatz)
Codierungskenntnisse (Humaneropfer, Codalpaka)
Anweisungshaltung (IFEVAL, ALPACAEVAL 2)
Sicherheit und Konformität (Tülu 3 Sicherheitssuite)

Tülu 3 Daten

Daten sind im Trainings- und Raffinerie -Sprachmodelle von größter Bedeutung. Tülu 3 verwendet einen vielfältigen, akribisch kuratierten Datensatz, der öffentlich verfügbare Ressourcen mit synthetisch generierten Daten kombiniert. Quellen umfassen:

• öffentliche Datensätze (Flan V2, Open Assistant, keine Roboter, Wildchat)
• Skill-spezifische Datensätze (Numinamath, Sciriff, OpenMathinstruct)
• synthetische Datensätze, die mit einem persona gesteuerten Ansatz für Fähigkeiten wie Mathematik, Codierung und Anweisungen nach
generiert wurden,
Nichteinhaltung und Sicherheitsdaten (Wildjailbreak, Coconot, Wildguardmix)

Ein kritischer Schritt besteht

Trainingsmethodik

Tülu 3 verwendet eine vierstufige Nachtraining-Pipeline:

1. Datenkuration: Eingabeaufforderungen werden aus verschiedenen Datensätzen kuratiert und synthetisch für spezifische Fähigkeiten generiert, die strenge Dekontamination unterzogen werden.
2. Überlebte Feinabstimmung (SFT): hochwertige Anweisungsverfolgung von Daten trainiert das Modell. Datenmischungsexperimente optimieren die Leistung über Aufgaben hinweg.
3. Präferenzfeinabfindungsabstimmung (DPO): paarweise Präferenzdaten Fine-Tunes-Modelle. On-Policy-Daten vergleicht Tülu 3 Ausgänge mit anderen Modellen.
4. Verstärkungslernen mit überprüfbaren Belohnungen (RLVR): Dieser neuartige RL -Ansatz belohnt nur überprüfbare korrekte Antworten, besonders vorteilhaft für Mathematik und präzisen Anweisungen folgen.

Bewertungsmethode

tülu 3 führt tülu 3 eval ein, ein standardisiertes, transparentes Bewertungsgerüst umfasst:

• Entwicklungsbewertungen (Leitmodellverbesserung)
• unsichtbare Bewertungen (Messung von Überanpassung und Verallgemeinerung)
• Sicherheitsbewertungen (Bewertung der Einhaltung und Robustheit)

Benchmarks umfassen MMLU, GSM8K, Bigbenchhard, Humaneval und AlpaCaeval.

Zugriff auf Lama-3.1-Tulu-3-405b

Tülu 3 ist eine fortgeschrittene Modellfamilie für Anweisungen. Hier erfahren Sie

Schritt 1: Laden des Modells über das Huggingface

from transformers import AutoModelForCausalLM
tulu_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("allenai/Llama-3.1-Tulu-3-405B")

Schritt 2: Ausführung mit VllM

vllm serve allenai/Llama-3.1-Tulu-3-405B --max_model_len=8192

Schritt 3: Verwenden der Chat -Vorlage

<code>How are you doing?

I'm just a computer program, so I don't have feelings, but I'm functioning as expected. How can I assist you today?</code>

Leistung & Vergleiche

Tülu 3 erzielt hochmoderne Ergebnisse unter offenen Modellen, über die Lama 3.1-Anweisungen, Mistral und Qwen 2.5 übertreffen. Auf der 70B-Modellskala konkurriert es Claude 3,5 Haiku und GPT-4O-Mini.

Tülu 3 von Schlüsselbeiträgen

tülu 3 fördert das offene Sprachmodell nach dem Training signifikant durch:

• Open-Sourcing-Datensätze, Code und Schulungsrezepte für Transparenz und Reproduzierbarkeit.
• Implementierung fortschrittlicher Dekontaminationsstrategien.
• Verwendung einer skalierbaren Präferenzstimmmethode.
• Einführung des Verstärkungslernens mit überprüfbaren Belohnungen (RLVR).
• ein robustes, reproduzierbares Bewertungsgerüst bereitstellen.

Schlussfolgerung

Tülu 3 setzt einen neuen Benchmark für Open-Gewicht-Sprachmodelle, was zeigt, dass Open-Source-Modelle mit proprietären Lösungen konkurrieren können. Die Open-Source-Natur fördert weitere Innovationen und Forschung.

häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist Tülu 3?

Q2. Wie verbessert RLVR die Leistung?

Q3. Kann ich Tülu 3? A. Ja, alle Ressourcen sind Open-Source.

Q4. Wie ist Tülu 3 im Vergleich zu GPT-4?

Q5. Wo kann ich auf Tülu 3?

(Hinweis: Bild -URLs bleiben unverändert.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTülu 3 405b: Verbesserung des offenen Sprachmodells nach dem Training. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!