Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B is an opensource supervised instruction tuning model without reinforcement learning from human feedback (RLHF). This model is just finetuned on Infinity-Instruct-3M and Infinity-Instruct-0625 and showing favorable results on AlpacaEval 2.0 and MT-Bench. Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B is tuned on Million-level instruction dataset Infinity-Instruct. First, we apply the foundational dataset Infinity-Instruct-3M to improve the foundational ability (math & code) of Llama3-8B, and get the foundational instruct model Infinity-Instruct-3M-Llama3-8B. Then we finetune the Infinity-Instruct-3M-Llama3-8B to get the stronger chat model Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B. Here is the training hyperparamers. Thanks to FlagScale, we could concatenate multiple training samples to remove padding token and apply diverse acceleration techniques to the traning procudure. It effectively reduces our training costs. We will release our code in the near future!

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Infinity-Instruct-3M-0625-Mistral-7B

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Infinity-Instruct-3M-0625-Qwen2-7B

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Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B

BAAI

Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B is an opensource supervised instruction tuning model without reinforcement learning from human feedback (RLHF). This model is just finetuned on Infinity-Instruct-3M and Infinity-Instruct-0625 and showing favorable results on AlpacaEval 2.0 and MT-Bench. Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B is tuned on Million-level instruction dataset Infinity-Instruct. First, we apply the foundational dataset Infinity-Instruct-3M to improve the foundational ability (math & code) of Yi-1.5-9B, and get the foundational instruct model Infinity-Instruct-3M-Yi-1.5-9B. Then we finetune the Infinity-Instruct-3M-Yi-1.5-9B to get the stronger chat model Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B. Here is the training hyperparamers. Thanks to FlagScale, we could concatenate multiple training samples to remove padding token and apply diverse acceleration techniques to the traning procudure. It effectively reduces our training costs. We will release our code in the near future!

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Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-70B

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Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B

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Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) [Paper][Code][🤗] (would be released soon) Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3.1-8B is an opensource supervised instruction tuning model without reinforcement learning from human feedback (RLHF). This model is just finetuned on Infinity-Instruct-7M and Infinity-Instruct-Gen and showing favorable results on AlpacaEval 2.0 compared to GPT4. - 🔥🔥🔥[2024/08/02] We release the model weights of InfInstruct-Llama3.1-70B Gen, InfInstruct-Llama3.1-8B Gen, InfInstruct-Mistral-7B Gen.

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Infinity-Instruct-7M-Gen-mistral-7B

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COST EXPLORER

モデル選びに、費用の視点も。

コスト分析

月間トークン数を調整してAPI費用を比較。

月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較

収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

MODEL HANDBOOK

モデルを理解して選ぶ

選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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