基于Pythia-6.9b基础模型，使用Anthropic的hh-rlhf数据集进行监督式微调训练的因果语言模型
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发布时间 : 8/7/2023
模型简介
这是一个6.9B参数规模的因果语言模型，经过RLHF（人类反馈强化学习）微调，适用于对话生成和文本补全任务
模型特点
RLHF微调
使用Anthropic的hh-rlhf数据集进行监督式微调，提高了模型对人类偏好的对齐能力
大参数规模
6.9B参数规模提供了强大的语言理解和生成能力
开源许可
采用Apache-2.0许可，允许商业和研究用途
模型能力
文本生成
对话生成
文本补全
指令跟随
使用案例
对话系统
智能助手
构建能够理解并响应人类指令的对话助手
经过RLHF微调后能生成更符合人类偏好的回复
内容创作
创意写作辅助
帮助作家进行创意写作和内容生成
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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