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dolphin-2.9.4-llama3.1-8b-gguf

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Llama3.1衍生的开放对话模型Dolphin 2.9.4

Dolphin 2.9.4是基于Meta Llama3.1 8b模型优化的GGUF格式对话助手。它支持多语言指令理解和代码编程，具有8192序列长度和128K上下文窗口，采用ChatML提示模板。该模型支持函数调用，在BBH、GPQA等评测中表现良好。作为未经审查的模型，它能更自由地回应请求，但在实际应用中建议添加内容过滤机制。

Huggingface机器学习Meta-Llama开源项目模型Github语言模型人工智能助手模型训练
GitHubHugging Face文档

项目概述

这是一个基于Meta Llama 3.1 8B模型微调的AI助手项目，名为Dolphin 2.9.4。该项目由Eric Hartford和Cognitive Computations团队开发和训练，旨在打造一个功能全面、交互自然的AI助手系统。

主要特性

  • 基于Meta Llama 3.1 8B大语言模型
  • 支持128K上下文长度，训练时使用8192序列长度
  • 采用ChatML格式作为提示模板
  • 具备指令理解、对话交互、编程等多项能力
  • 支持函数调用和代理功能
  • 可以理解和执行多语言指令

技术实现

该项目使用了多个高质量数据集进行训练，包括:

  • Dolphin-2.9系列数据集
  • CodeFeedback数据集
  • Microsoft数学问题数据集
  • FineTome金融数据集
  • 其他系统对话和代理数据集

使用场景

模型可以应用于以下场景：

  • 通用对话交互
  • 编程辅助
  • 数学问题求解
  • 指令执行
  • 系统代理任务

使用说明

模型使用ChatML格式进行交互，标准提示模板如下:

<|im_start|>system
You are Dolphin, a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

注意事项

该模型是一个未经审查的版本，已移除了对齐和偏见数据。在将模型作为服务使用前，建议实施自己的对齐层。用户需要对使用该模型创建的内容负责，请谨慎使用。

性能表现

根据评测结果，该模型在多个任务上都展现出不错的性能：

  • BBH基准测试中达到49.31%的准确率
  • GPQA测试中达到29.03%的准确率
  • MUSR测试中达到38.62%的准确率
  • 在数学难题解决方面达到9.82%的准确率

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