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EVA Qwen2.5 14B

Entdecken Sie die EVA Qwen2.5 14B API, ein leistungsstarkes Sprachmodell, das für Rollenspiele und kreatives Schreiben optimiert ist und über umfangreiche Funktionen und Leistungskennzahlen verfügt.

Gratis-Tokens im Wert von 1 $ für neue Mitglieder

Text to Speech

Javascript

Python

                                        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: 'eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b',
    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(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "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}")

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EVA Qwen2.5 14B

Produktdetails

📚 EVA Qwen2.5 14B: Ein spezielles Sprachmodell für kreatives Geschichtenerzählen

Grundlegende Informationen

✨ Modellname: EVA Qwen2.5 14B
💻 Entwickler/Schöpfer: EVA-UNIT-01
📅 Veröffentlichungsdatum: 31. Oktober 2024
🔄 Version: 0,1
📖 Modelltyp: Textgenerierung (Rollenspiel und Geschichtenschreiben)

Überblick

EVA Qwen2.5 14B ist ein spezialisiertes Sprachmodell Sorgfältig entwickelt für anspruchsvolle Rollenspielszenarien und komplexe kreative Schreibaufgaben. Es stellt eine umfassende Feinabstimmung des robusten Qwen2.5 14B-Basismodells dar und nutzt eine vielfältige Mischung aus synthetischen und natürlichen Datensätzen, um seine kreativen und generativen Fähigkeiten deutlich zu verbessern.

Hauptmerkmale

🔢 Anzahl der Parameter: 14 Milliarden Parameter gewährleisten ein robustes Sprachverständnis und eine ebensolche Sprachgenerierung.
📑 Kontextlänge: Unterstützt eine maximale Kontextlänge von 128.000 Tokens und ermöglicht so eine umfassende und kohärente Erzählstruktur.
🔧 Feinabstimmung: Optimiert für überragende Kreativität und Vielseitigkeit durch rigoroses Datensatztraining.
⚙️ Sampling-Konfigurationen: Bietet vielfältige Sampling-Optionen, darunter Temperatur- und Top-k-Sampling, um Ausgabestil und Kreativität präzise anzupassen.

Bestimmungsgemäße Verwendung

Dieses Modell ist primär für folgende Zwecke konzipiert: Rollenspielszenarien, fesselnde Geschichtenentwicklung und vielfältige kreative SchreibprojekteEs ist ein ideales Werkzeug für Spieleentwickler, professionelle Autoren und Content-Ersteller, die auf der Suche nach fortschrittlicher KI-Unterstützung sind.

Sprachunterstützung

Aktuell bietet EVA Qwen2.5 14B eine robuste Unterstützung für Englisch Sprachgenerierung.

🔧 Technische Details

Architektur

EVA Qwen2.5 14B basiert architektonisch auf der fortschrittlichen Qwen2-Architektur, das speziell für Aufgaben der kausalen Sprachmodellierung optimiert ist. Es verwendet das „Qwen2ForCausalLM' Architektur und arbeitet mit einem "Qwen2Tokenizer" für effiziente Textverarbeitung.

Trainingsdaten

Das Modell wurde anhand eines sorgfältig zusammengestellten und vielfältigen Datensatzes trainiert, der Folgendes umfasst:

📄 Datenmischung Celeste 70B (ausgenommen die Opus Instruct-Teilmenge).
📖 Kalomazes Opus_Instruct_25k-Datensatz, sorgfältig gefiltert, um Ablehnungsantworten zu entfernen.
🖼️ Ausgewählte Teilmengen aus hochwertigen ChatGPT-Schreibanregungen und Kurzgeschichten.

Die gesamten Trainingsdaten umfassen ungefähr 1,5 Millionen Token abgeleitet aus Rollenspieldaten, kombiniert mit synthetischen Daten, die speziell entwickelt wurden, um die erzählerischen Fähigkeiten zu verstärken.

Datenquelle und Größe

Die Trainingsdaten integrieren eine Vielzahl von Quellen, die alle darauf abzielen, die Fähigkeit des Modells zur Generierung kohärenter und ansprechender Erzählungen zu verbessern. Diese durchdachte Kombination aus synthetischen und natürlichen Daten trägt wesentlich zu seiner Robustheit bei verschiedenen Schreibaufgaben bei.

Wissensgrenze

Das Modell verfügt über einen Wissens-Stichtag von Oktober 2023Die

Diversität und Voreingenommenheit

Die dem Trainingsdatensatz inhärente Diversität ist von entscheidender Bedeutung in Minderung potenzieller VerzerrungenDadurch wird das Modell anpassungsfähiger und gerechter für verschiedene Kontexte und Erzählstile. Kontinuierliche Anstrengungen werden unternommen, um den Datensatz zu verfeinern und so eine nachhaltige Leistungsverbesserung und ethische Datengenerierung zu gewährleisten.

📊 Leistungskennzahlen

🚀 Inferenzgeschwindigkeit: Das Modell erreicht ungefähr 15,63 Token/Sekunde unter optimalen Bedingungen mit einer einzelnen GPU.
⏱️ Latenz: Die durchschnittliche Latenz beträgt etwa 3,03 Sekunden pro Anfrage, um eine reaktionsschnelle Interaktion zu gewährleisten.
💻 VRAM-Anforderung: Benötigt ungefähr 29,6 GB VRAM für einen effizienten und reibungslosen Betrieb.
☔️ Durchsatz: Kann mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten und die Leistung auch unter hoher Last aufrechterhalten.

🔄 Vergleich mit anderen Modellen

Vorteile

✅ Hohe Leistung, moderate Größe: EVA Qwen2.5 14B bietet ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen starker Sprachverarbeitungsleistung und überragender Ressourceneffizienz. Größere Modelle wie Anruf 3 (70B) Um tiefergehende Einblicke zu ermöglichen, benötigen sie deutlich mehr Rechenressourcen.
🌍 Mehrsprachige Präzision: Die EVA Qwen2.5 14B eignet sich ideal für globale Aufgaben und bewältigt differenzierte Kontexte souverän. Obwohl GPT-4 Es unterstützt zwar auch mehrsprachige Aufgaben, ist aber mit deutlich höheren Betriebskosten verbunden.
💾 Speichereffizienz: Optimiert für einen reibungsloseren Betrieb, insbesondere in Systemen mit begrenzten Ressourcen. Modelle wie z. B. Falcon 40B Sie liefern immense Leistung, benötigen aber deutlich mehr Speicherplatz.
🧩 Vielseitigkeit: EVA Qwen meistert ein breites Aufgabenspektrum hervorragend, ohne dass umfangreiche Feineinstellungen erforderlich sind. FLAN-T5 Es beweist auch Anpassungsfähigkeit, erfordert aber möglicherweise mehr Anpassungen für hochspezialisierte Anwendungen.

Einschränkungen

⚠️ Niedrigere Parametertiefe: Es fehlt ihm die ausgefeilte analytische Leistungsfähigkeit von ultragroßen Modellen wie Llama 3.2 90B Vision Instruct Turbo, die sich besser für die Verarbeitung umfangreicher und komplexer Datensätze eignen.
⚠️ Weniger spezialisierte Stromversorgung: Für hochspezifische oder Nischenaufgaben eignen sich Modelle wie beispielsweise Claude 3.5 Sonett Und GPT-4o können aufgrund ihrer deutlich größeren Datensätze und Parameteranzahl eine überlegene Leistung erbringen.
⚠️ Genauigkeit vs. Ressourcen: Während EVA Qwen für allgemeine Anwendungen hocheffizient ist, sind für höchste Genauigkeitsanforderungen höherparametrige Modelle wie z. B. erforderlich. Gemini 1.5 Pro sind im Allgemeinen besser geeignet.

📦 Nutzung und Integration

Codebeispiele

Das EVA Qwen2.5 14B Modell ist leicht erhältlich auf der KI/ML-API-Plattform unter der Kennung "eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b"Die

 import openai client = openai.OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.ai.cc/v1", ) chat_completion = client.chat.completions.create( messages=[ { "role": "user", "content": "Erzähl mir eine kurze Geschichte über einen tapferen Ritter und einen weisen Drachen.", } ], model="eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b", max_tokens=200, temperature=0.7, ) print(chat_completion.choices[0].message.content)

API-Dokumentation

Umfassend API-Dokumentation steht zur Verfügung, um Entwickler bei der nahtlosen Integration und Nutzung zu unterstützen.

💡 Ethische Richtlinien

Die Entwicklung von EVA Qwen2.5 unterliegt strengen ethischen Richtlinien für KI-generierte Inhalte. Dazu gehört ein starker Fokus auf Transparenz bei der Nutzung und die proaktive Identifizierung und Minderung potenzieller Verzerrungen in generierten Erzählungen. Die Entwickler plädieren für eine verantwortungsvolle und ethische Anwendung des Modells in allen kreativen Kontexten.

📃 Lizenzierung

EVA Qwen2.5 14B wird unter der Marke vertrieben. Apache 2.0 LizenzDiese freizügige Lizenz gewährt sowohl kommerzielle als auch nichtkommerzielle Nutzungsrechte und ermöglicht es Entwicklern, das Modell ohne einschränkende Beschränkungen in eine breite Palette von Anwendungen zu integrieren.

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❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Frage 1: Wofür wird EVA Qwen2.5 14B hauptsächlich verwendet?

A: EVA Qwen2.5 14B ist ein spezialisiertes Sprachmodell, das feinabgestimmt wurde für Rollenspielszenarien, kreatives Geschichtenerfinden und verschiedene kreative SchreibaufgabenDadurch ist es ideal für Autoren, Spieleentwickler und Content-Ersteller.

Frage 2: Was ist die maximale Kontextlänge, die von diesem Modell unterstützt wird?

A: Das Modell unterstützt eine beeindruckende maximale Kontextlänge von 128.000 TokenDies ermöglicht eine umfassende und detaillierte Eingabe komplexer Erzählungen.

Frage 3: Wie schneidet EVA Qwen2.5 14B im Vergleich zu größeren Modellen wie Llama 3 oder GPT-4 ab?

A: EVA Qwen2.5 14B bietet eine gutes Gleichgewicht zwischen hoher Leistung und moderater RessourceneffizienzWährend größere Modelle möglicherweise eine größere analytische Leistungsfähigkeit oder umfassendere mehrsprachige Fähigkeiten bieten, ist EVA Qwen für kreative Aufgaben mit besserer Speichereffizienz und geringeren Rechenkosten optimiert.

Frage 4: Welche Lizenzbestimmungen gelten für EVA Qwen2.5 14B?

A: Das Modell wird unter der folgenden Bezeichnung veröffentlicht: Apache 2.0 Lizenz, was sowohl eine kommerzielle als auch eine nichtkommerzielle Nutzung ermöglicht und Entwicklern somit Flexibilität bietet.

Frage 5: Wie kann ich auf EVA Qwen2.5 14B zugreifen und es nutzen?

A: Sie können über die folgende Webseite auf das Modell zugreifen: KI/ML-API-Plattform unter Verwendung der Modellkennung "eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b"Eine detaillierte API-Dokumentation und Codebeispiele werden zur einfachen Integration bereitgestellt.

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