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Llama-3-Smaug-8B

Llama-3-Smaug-8B

Llama-3-Smaug-8B借助Smaug配方优化多轮对话

Llama-3-Smaug-8B模型利用Smaug配方优化多轮对话性能，由Abacus.AI基于Meta Llama 3开发和精调，并从Meta-Llama-3-8B-Instruct模型衍生。该模型在MT-Bench评估中表现突出，平均得分达到8.33，优于基础模型的8.10。目前使用新技术和数据，具体信息尚待公布，历史背景可参考Smaug-72B文献。

Abacus.AI开源项目多轮交互模型评估模型Huggingface真实对话Llama-3-Smaug-8BGithub
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Llama-3-Smaug-8B项目简介

背景介绍

Llama-3-Smaug-8B是一个基于Meta Llama 3的尖端项目，旨在提升模型在真实世界多轮对话中的表现。这个模型的开发得益于Smaug优化策略的应用，并且专注于处理多轮对话任务。该模型由Abacus.AI开发，并依托Meta Llama 3的架构进行进一步的微调和优化。

模型描述

评估结果

Llama-3-Smaug-8B在MT-Bench测试中表现突出，通过多轮评分来评估模型的对话质量。具体得分如下：

  • 第一轮得分: Llama-3-Smaug-8B达到了8.78，略高于Meta-Llama-3-8B-Instruct的8.31。
  • 第二轮得分: 两个模型在该轮测试中同得7.89。
  • 平均得分: Llama-3-Smaug-8B的平均得分为8.33，相较于Meta-Llama-3-8B-Instruct的8.10有一定提升。
模型第一轮第二轮平均分数
Llama-3-Smaug-8B8.787.898.33
Meta-Llama-3-8B-Instruct8.317.898.10

数据集

为了充分训练Llama-3-Smaug-8B，该项目使用了多种数据集，包括:

  • aqua_rat: 一个用于推理和解题的数据集。
  • microsoft/orca-math-word-problems-200k: 一个涵盖数学应用题的大型数据集。
  • m-a-p/CodeFeedback-Filtered-Instruction: 主要用于代码反馈的指令式数据集。
  • anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered: 包含对话数据的ShareGPT数据集。

新技术和未来计划

Llama-3-Smaug-8B相比以往版本（如Smaug-72B）采用了全新的技术和数据，具体细节将在后续研究中公布。有关以往的Smaug研究的更多信息可参阅之前发布的论文：https://arxiv.org/abs/2402.13228。

通过这一项目，开发团队希望能够创造出更智能、更高效的多轮对话模型，并为自然语言处理领域的研究与应用提供新的可能性。

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