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  • 做大模型RL后训练,用huggingface trl还是用llama-factory?
    14B模型,我用llama-factory做过reward model的lora训练和PPO的lora训练,具体训练脚本可以看我的两篇文章。 PPO训练实践——基于llamafactory训练框架 和 RewardModel 训练实践——基于llamafactory训练框架。
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    Llama 3 3-70B-Instruct在多语言支持方面表现出色,尽管目前不支持中文,但它支持多达8种语言的文本输入和输出,这为全球开发者提供了广泛的应用可能性。 随着社区的不断壮大和技术的持续迭代,Llama 3 3有望在未来的开发和应用中发挥更大的作用。
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    3 还有一点,ollama是llama cpp实现模型推理,模型小,速度快。 4 还有,ollama提供11434端口的web服务,重要的是还兼容openai的端点接口,可以和各种前端配合,比如ollama自己open webui,国产的chatbox,连后端带界面,一套搞定
  • Meta 发布模型 Llama 3,实际体验效果如何? - 知乎
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    三个可能原因,一是 deepseek v3没有自己的小模型;二是v2或2 5的小尺寸模型不如llama和 qwen 同级别尺寸的性能。 ;三是蒸馏后的模型,llama和qwen有更好的部署生态。
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    llama真是吊死在DPO上了 新架构infra,长上下文,Reasoning RL,工程性coding可能还是大家今年的主攻方向。 移步转眼,时间快来到了2025年中旬,Openai,Anthropic,Deepseek的大模型都憋着劲还没发,要一飞冲天,未来几个月想必会非常热闹。
  • Meta 发布开源可商用模型 Llama 2,实际体验效果如何?
    LLaMA-2-chat 几乎是开源模型中唯一做了 RLHF 的模型。 这个东西太贵了,Meta 真是大功一件! 根据下图的结果,LLaMA-2 经过 5 轮 RLHF 后,在 Meta 自己的 reward 模型与 GPT-4 的评价下,都表现出了超过 ChatGPT 性能(在Harmlessness与Helpfulness两个维度)。
  • 为什么同为开源追平 OpenAI,Qwen 没有像 DeepSeek 一样出圈?
    Qwen靠美金就可以,并不是靠技术创新(看模型结构基本没咋变,和llama比难有优势),而且结果只是打榜,经不住真实用户拷打,R1是能经受美国佬的考验,且把NV股价干掉18%,折合好几个阿里巴巴,都不用吹,另外Deepseek目前160多个国家 appstore top1,且歪果仁在X
  • 如何评价Llama 4? - 知乎
    https: www llama com 混饭吃而已,个人公众号: 会做饭的螃蟹





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