模型详情
模型介绍
中文整理# Infinity Instruct
模型用途
Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B 是一个开源的监督指令微调模型，未使用人类反馈强化学习（RLHF）。该模型基于 Infinity-Instruct-3M 和 Infinity-Instruct-0625 数据集进行微调，主要用于指令跟随任务。
## 主要能力
该模型在以下基准测试中表现良好：
- **MT-Bench**：包含代码、数学和常规对话等具有挑战性的多轮问题
- **AlpacaEval 2.0**：基于 AlpacaFarm 评估集，使用 GPT-4 评判模型答案
在 AlpacaEval 2.0 基准测试中，该模型得分 27.5，优于 GPT 3.5 Turbo（22.7）和 Llama-3-8B-Instruct（22.9）。
## 输入输出
- **输入**：用户指令或对话内容
- **输出**：模型对指令的响应
运行要求
- 基于 Llama3-8B 模型架构
- 使用与 Llama3-7B-instruct 相同的对话模板
基本用法
该模型采用与 Llama3-7B-instruct 相同的对话模板。用户可参考 Llama3-7B-instruct 的使用方式加载模型和模板进行对话。
限制
- 未使用 RLHF 训练
- 输出内容受随机性等不可控因素影响，无法保证准确性
- 本项目不对模型输出的内容承担任何法律责任
许可证
本项目相关的代码、数据和模型权重仅限学术研究使用，不得用于商业目的。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
授权范围是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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