Famille Tulu · 8B paramètres

Tülu 3 8B

Meilleure recette RLHF open sur base Llama 3.1 8B. GSM8K 87.6. Données+code publics.

🇺🇸 Allen AI·Licence Llama 3.1 Community·Contexte 125k tokens·Sortie Novembre 2024← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Meilleure recette RLHF fully-open
  • GSM8K 87.6
  • IFEval 82.4
Limites à connaître
  • Licence Llama 3.1 Community
Architecture
Dense Llama 3.1 8B · SFT + DPO + RLVR
Entraînement
Données + code + evals publics.
Idéal pour
ChatInstruction-followingRecherche

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
6 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
7 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
10 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
16 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 10 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner Tülu 3 8B ?

Pour exécuter Tülu 3 8B en local en quantification Q4, il faut environ 6 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).

Où acheter le RTX 5060
DartyVoir RTX 5060RakutenVoir RTX 5060AmazonVoir RTX 5060

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03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~10t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~30t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~80t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks publics

Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.

GSM8K
87.6
MATH
42
IFEval
82.4

05Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama run tulu3:8b
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.