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No Robots 是由熟练的人类注释者创建的包含 10,000 条指令和演示的高质量数据集。该数据可用于监督微调（SFT），使语言模型更好地遵循指令。 No Robots 是根据 OpenAI 的 InstructGPT 论文中描述的指令数据集进行建模的。

Llama 3 模型在两个拥有 24,000 GPU 的集群上进行了训练，使用的是超过 15 万亿 Token 的新公共在线数据。我们无法得知训练数据具体细节，但可以推测，更大规模且更细致的数据策划是性能提升的重要因素。Llama 3 Instruct 针对对话应用进行了优化，结合了超过 1000 万的人工标注数据，通过监督式微调（SFT）、拒绝采样、邻近策略优化（PPO）和直接策略优化（DPO）进行训练。

负责任使用指南 MLCommons AI Safety AI Safety Benchmarks Announcing MLCommons AI Safety v0.

prompt = """
What is the sentiment of:
Hi Amit, thanks for the thoughtful birthday card!
"""
response = llama(prompt)
print(response)

  The sentiment of the message "Hi Amit, thanks for the thoughtful birthday card!" is positive. The use of the word "thoughtful" implies that the sender appreciated the effort put into the card, and the tone is friendly and sincere.

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