模型刚刚上线网友就把试玩挤爆了，对此Meta还主动支援了更多算力。

在网友测试中，Reflection 70B能回答对GSM8K数据集中本身答案错误的问题：

数各种r都不在话下，连生造词“drirrrngrrrrrnnn”中有几个r也能被正确数对。

网友纷纷对小团队做出的开源超越顶流闭源感到惊讶，现在最强开源模型可以在本地运行了。

关键70B还只是个开始，官方表示下周还会发布更大的Reflection 405B。

Reflection 70B权重已公开，API访问将于今天晚些时候由Hyperbolic Labs提供。

模型能自我反思纠正错误

目前关于Reflection 70B的更多细节如下。

Reflection 70B能力提升的关键，是采用了一种名为Reflection-Tuning的训练方法，它能够让模型反思自己生成的文本，在最终确定回应前检测并纠正自身推理中的错误。

训练中的数据来自使用GlaiveAI平台生成的合成数据。

Reflection 70B基于Llama 3.1 70B Instruct，可以使用与其它Llama模型相同的代码、pipeline等从Reflection Llama-3.1 70B进行采样。

它甚至使用了标准的Llama 3.1聊天格式。

不过，Reflection 70B引入了一些特殊tokens，结构化输出过程。

如下面这个例子所展示的，规划过程分为一个独立的步骤，这样做可以提高CoT效果，并保持输出精炼：

模型将从在<thinking>和</thinking> 标签内输出推理开始，一旦对其推理感到满意，就会在<output>和</output>标签内输出最终答案。

所以它能够将其内部思考和推理与最终答案分离。

在<thinking>部分，模型可能会输出一个或多个<reflection>标签，这表明模型发现了其推理中的错误，并将在提供最终答案之前尝试纠正该错误。

系统提示如下：

此外值得一提的是，基准测试中，所有基准都已通过LMSys的LLM Decontaminator检查污染，隔离了<output>部分，并单独对这一部分进行测试。

使用Reflection 70B的时候，官方还分享了小tips：

初步建议参数temperature为.7 ， top_p为.95

为提高准确性，最好附加“Think carefully.”在Prompt末尾

官方还表示，下周会发布一份报告，详细介绍模型训练过程和发现。

Agent创业团队打造

Reflection 70B的背后是一支小团队，由HyperWriteAI的CEO Mutt Shumer带领。

领英显示，Mutt Shumer是一位连续创业者，毕业于美国锡拉丘兹大学，现任OthersideAI的联合创始人兼CEO。

OthersideAI是一家AI应用公司，致力于通过大规模AI系统开发全球最先进的自动补全工具，也是HyperWrite的幕后公司。

HyperWrite是一个浏览器操作agent，可以像人一样操作谷歌浏览器来完成一系列任务，比如订披萨：

和gpt-llm-trainer一样，你只需要用文字描述目标，它就会一边列步骤，一边执行。

刚推出时号称“比AutoGPT强”。

HyperWrite还可以在谷歌扩展程序中安装。

另外，Mutt Shumer高中时期就创立了Visos，致力于开发用于医疗用途的下一代虚拟现实软件。

还创立了FURI，这是一家旨在通过创造高性能产品并以公平的价格销售它们来颠覆体育用品行业的公司。

虽然有Meta支持，但目前打开试玩，还是：暂时无法访问。

感兴趣的童鞋可以先码住了～

https://reflection-playground-production.up.railway.app/

参考链接：

[1]https://huggingface.co/mattshumer/Reflection-Llama-3.1-70B

[2]https://x.com/mattshumer_/status/1831767014341538166

[3]https://x.com/polynoamial/status/1831798985528635806

[4]https://x.com/degeneratoor/status/1831809610451448196

[5]https://x.com/kimmonismus/status/1831772661296345333