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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'DiscoResearch/DiscoLM-mixtral-8x7b-v2',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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)
response = client.chat.completions.create(
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"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
💡 DiscoLM Mixtral 8x7b verstehen
DiscoLM Mixtral 8x7b, entwickelt von DiscoResearch und unter der Leitung von Björn Plüster ist ein hochmodernes Sprachmodell, das am veröffentlicht wurde 11. Dezember 2023Als V2 Durch Iteration verwendet dieses Textgenerierungsmodell eine hocheffiziente Sparse Mixture of Experts (MoE)-Architektur, wodurch es sich ideal für ein breites Spektrum fortgeschrittener Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eignet.
✨ Wichtigste Funktionen auf einen Blick
- ✓ Architektur der spärlichen Mischung von Experten (MoE): Nutzt 8 Expertengruppen mit insgesamt 46,7 Milliarden Parametern, optimiert aber gleichzeitig die Effizienz, indem bei der Inferenz nur 12,9 Milliarden Parameter pro Token verwendet werden.
- ✓ Hohe Leistung: Erreicht konstant Spitzenwerte bei unterschiedlichsten NLP-Aufgaben und gewährleistet so überragende Ergebnisse.
- ✓ Mehrsprachigkeit: Funktioniert nahtlos in Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch und Deutsch.
- ✓ Erweiterte Kontextlänge: Unterstützt ein beeindruckendes Kontextfenster von bis zu 32.768 Tokens, was ein tieferes Verständnis und eine bessere Generierung ermöglicht.
💬 Verwendungszweck
DiscoLM Mixtral 8x7b ist auf Vielseitigkeit ausgelegt und eignet sich hervorragend für Anwendungen wie:
- ● Textgenerierung und -vervollständigung
- ● Entwicklung von Konversations-KI
- ● Effiziente Inhaltserstellung
- ● Hochwertige Sprachübersetzung
- ● Fortgeschrittene NLP-Forschungsinitiativen
🔧 Technische Spezifikationen
Architekturaufschlüsselung
Die Kernstärke des Modells liegt in seiner spärliche Mischung von Experten (MoE) ArchitekturDieses intelligente Design ermöglicht es dem Modell, für jedes Token nur eine spezifische Teilmenge seiner umfangreichen Parameter zu aktivieren und so ein optimales Gleichgewicht zwischen Recheneffizienz und Spitzenleistung zu erzielen. Es basiert auf dem robusten Mixtral-Framework, das speziell für die kausale Sprachmodellierung optimiert wurde.
Trainingsdaten und Diversität
DiscoLM Mixtral 8x7b wurde anhand einer umfangreichen und vielfältigen Sammlung von Datensätzen feinabgestimmt, darunter:
- ● Synthia: Ein synthetischer Datensatz, der für allgemeine NLP-Aufgaben erstellt wurde.
- ● MethaMathQA: Speziell zugeschnitten auf mathematische Problemlösungen.
- ● Wasserschwein: Eine umfassende Ressource für die Entwicklung von dialogorientierter KI.
Die genaue Größe des Modells wird zwar nicht offengelegt, die Trainingsdaten stammen jedoch aus einer Vielzahl von Quellen, was die Generalisierungsfähigkeit des Modells stärkt. Der Wissensstand des Modells ist aktuell. Dezember 2023Es wurden umfangreiche Anstrengungen unternommen, verschiedene Datensätze einzubeziehen, um Verzerrungen zu minimieren; dennoch können inhärente Verzerrungen, die großen Sprachmodellen gemein sind, weiterhin vorhanden sein.
📈 Leistung & Benchmarks
Wichtige Leistungskennzahlen
- ● ARC (25-Schuss): 67,32
- ● HellaSwag (10-Schuss): 86,25
- ● MMLU (5-Schuss): 70,72
- ● TruthfulQA (0-Shot): 54,17
- ● Winogrande (5-Schuss): 80,72
- ● GSM8k (5-Schuss): 25.09
Wettbewerbsvorteil
DiscoLM Mixtral 8x7b konsistent übertrifft viele zeitgenössische Modelle, einschließlich Metas LLama 2 70B, in verschiedenen Benchmarks, die seine überlegenen Fähigkeiten unterstreichen. Seine MoE-Architektur gewährleistet zudem eine effiziente Inferenzgeschwindigkeit und hohe Robustheit gegenüber unterschiedlichen Eingaben, Themen und Sprachen.
📜 Nutzung & Lizenzierung
Codebeispiele
Ethische Richtlinien
Benutzer werden dazu angehalten, DiscoLM Mixtral 8x7b verantwortungsvoll einzusetzen und mögliche Verzerrungen sowie ethische Implikationen zu berücksichtigen. Dieses Modell ist primär für folgende Zwecke vorgesehen: Forschungszwecke und darf keinesfalls für schädliche Aktivitäten verwendet werden.
Lizenzinformationen
DiscoLM Mixtral 8x7b wird unter der Marke veröffentlicht. Apache-2.0-Lizenz, was sowohl eine kommerzielle als auch eine nichtkommerzielle Nutzung erlaubt.
ⓘ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
- F: Was ist DiscoLM Mixtral 8x7b?
- A: DiscoLM Mixtral 8x7b ist ein hochmodernes Textgenerierungs-Sprachmodell von DiscoResearch, das eine Sparse Mixture of Experts (MoE)-Architektur für hohe Leistung und Effizienz bei verschiedenen NLP-Aufgaben nutzt.
- F: Welche Sprachen unterstützt DiscoLM Mixtral 8x7b?
- A: Es beherrscht mehrere Sprachen, darunter Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch und Deutsch.
- F: Welchen Nutzen hat die MoE-Architektur für die Anwender?
- A: Die Sparse Mixture of Experts-Architektur ermöglicht es dem Modell, pro Token nur eine Teilmenge seiner Gesamtparameter zu aktivieren, was zu einer optimierten Recheneffizienz führt, ohne die hohe Leistung zu beeinträchtigen.
- F: Wie lang ist der Kontext dieses Modells?
- A: DiscoLM Mixtral 8x7b unterstützt eine erweiterte Kontextlänge von bis zu 32.768 Token.
- F: Unter welcher Lizenz wurde DiscoLM Mixtral 8x7b veröffentlicht?
- A: Das Modell wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, die sowohl die kommerzielle als auch die nichtkommerzielle Nutzung erlaubt.
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