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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: 'togethercomputer/Koala-7B',
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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"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
✨ Wir stellen Koala (7B) vor: Ein leistungsstarker Open-Source-Chatbot (LLM)
Koala (7B) ist ein hochmodernes, quelloffenes großes Sprachmodell (LLM), das von dem renommierten Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) LabGestartet im Jahr April 2023Dieses Modell der Version 1.0 wurde speziell für eine hohe Chatbot-Performance entwickelt und positioniert sich als ernstzunehmender Konkurrent etablierter proprietärer Modelle wie ChatGPT. Es richtet sich primär an Forscher und Entwickler, die die Grenzen fortschrittlicher dialogbasierter KI-Anwendungen erweitern möchten.
Hauptmerkmale von Koala (7B):
- Hohe Leistungsqualität: Nachweisliche Leistungsfähigkeit, die mit führenden Modellen wie ChatGPT vergleichbar ist.
- Verfügbarkeit als Open-Source-Software: Frei zugänglich für umfangreiche Forschungs- und Entwicklungsinitiativen.
- Effiziente Architektur: Verfügt über eine robuste Architektur mit 7 Milliarden ParameternDie
- Kuratierte Feinabstimmung: Profitiert von einem Training mit sorgfältig ausgewählten und qualitativ hochwertigen Datensätzen.
- Verwendungszweck: Hauptsächlich für Forschungszwecke und als Grundlage für fortschrittliche dialogbasierte KI.
- Sprachunterstützung: Überwiegend englischsprachig, mit Potenzial für zukünftige mehrsprachige Erweiterung.
⚙️ Technische Details & Trainingsmethodik
Im Kern basiert Koala (7B) im Wesentlichen auf dem renommierten LLaMA-Architekturinsbesondere unter Verwendung der Version mit 7 Milliarden Parametern als Grundlage. Dieses robuste Transformatorbasierte Architektur hat sich zum Industriestandard für die Erzielung modernster Leistung bei großen Sprachmodellen entwickelt.
Trainingsdaten & Feinabstimmungsprozess:
Wie im Original dargelegt Technische Details Laut Dokumentation wurde Koala anhand eines sorgfältig zusammengestellten Datensatzes von insgesamt etwa 128.000 ProbenDie vergleichsweise geringe Größe des Datensatzes unterstreicht die Effizienz des Feinabstimmungsprozesses. Der Datensatz umfasst:
- Anthropics Datensatz „Hilfreich und harmlos“ (HH): Besteht aus 67.000 Gesprächsbeispielen zwischen Mensch und KI, wobei der Schwerpunkt auf hilfreichen und sicheren Interaktionen liegt.
- Offene Assistentengespräche: Eine Sammlung von 9.000 Beispielen aus dem Open-Assistant-Projekt, das sich der Entwicklung von Open-Source-KI-Assistenten widmet.
- Stanford Alpaca-Daten: Es umfasst 52.000 Demonstrationen, die Anweisungen folgen und mithilfe innovativer Selbstlerntechniken erstellt wurden.
Obwohl kein genaues Stichtagsdatum für den Wissensstand von Koala (7B) explizit angegeben wird, kann man angesichts der Veröffentlichung im April 2023 vernünftigerweise davon ausgehen, dass sich die Wissensbasis des Modells bis zu … erstreckt. Anfang 2023Die
Wichtiger Hinweis zu Diversität und Voreingenommenheit: Für Forscher und Entwickler ist es unerlässlich zu erkennen, dass Koala potenzielle Verzerrungen erbt, die im zugrunde liegenden LLaMA-Modell und den zur Feinabstimmung verwendeten Datensätzen vorhanden sind. Gründliche Bewertung und Minderungsstrategien werden dringend empfohlen, bevor Koala (7B) in sensiblen oder kritischen Anwendungen eingesetzt wird.
📊 Leistungskennzahlen & Robustheit
Koala (7B) hat in verschiedenen Standard-Benchmarks durchweg beeindruckende Leistungen gezeigt und damit seine Fähigkeiten als hochwertiges dialogorientiertes KI-Modell unter Beweis gestellt.
Genauigkeitsbenchmarks:
- Menschliche Beurteilung: In Blindtests bevorzugten menschliche Testpersonen die Antworten von Koala gegenüber denen von ChatGPT. 50 % der Fällewas auf eine tatsächlich vergleichbare Leistung hinweist.
- TruthfulQA: Koala erreichte eine Punktzahl von 47% Bei diesem Benchmark übertrifft es GPT-3.5 und kommt der Leistung von GPT-4 sehr nahe.
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Das Modell erzielte folgende Punktzahl: 43,3 %, indem es sein breites Wissen und seine ausgeprägten Fähigkeiten zum logischen Denken in einer Vielzahl von Aufgaben umfassend unter Beweis stellt.
Obwohl für Koala (7B) keine spezifischen Metriken zur Inferenzgeschwindigkeit explizit angegeben werden, wird aufgrund des Modells mit 7 Milliarden Parametern allgemein erwartet, dass diese höher ist. effizienter und schneller bei der Inferenz Im Vergleich zu größeren Modellen mit ähnlichen Funktionen zeugt seine starke und konstante Leistung bei verschiedenen Benchmarks wie TruthfulQA und MMLU ebenfalls von seiner hervorragenden Qualität. Generalisierungsfähigkeit und Robustheit über verschiedene Themen und Abfragetypen hinweg.
💡 Nutzungs-, Lizenz- und Ethikrichtlinien
Verantwortungsvoller Einsatz und Lizenzierung:
Codebeispiele und detaillierte Nutzungshinweise zur Integration von Koala (7B) werden üblicherweise in der offiziellen Dokumentation oder im GitHub-Repository bereitgestellt, sodass Entwickler es nahtlos in ihre KI-Projekte einbinden können.
Auch wenn explizite, speziell auf Koala (7B) zugeschnittene ethische Richtlinien möglicherweise nicht umfassend dokumentiert sind, wird Nutzern dringend empfohlen, sich an allgemein anerkannte KI-Ethikprinzipien zu halten. Dazu gehören:
- Verantwortungsvoller Umgang: Gewährleistung des ethischen und nutzbringenden Einsatzes des Modells.
- Bewusstsein für Vorurteile: Die im Modell enthaltenen potenziellen Verzerrungen aktiv anerkennen und daran arbeiten, sie zu mindern.
- Datenschutz und Datensicherheit: Die Privatsphäre der Nutzer steht an erster Stelle, und es werden robuste Datenschutzmaßnahmen gewährleistet.
- Transparenz: Es wird klar angegeben, wann Inhalte durch KI generiert oder unterstützt wurden.
Das Koala (7B)-Modell wird unter einer Open-Source-LizenzDas BAIR Lab setzt sich aktiv für einen breiten Zugang zu Forschung, Entwicklung und Innovation innerhalb der KI-Community ein. Dieses Engagement deckt sich mit der Vision des BAIR Lab, die offene KI-Forschung voranzutreiben.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu Koalas (7B)
Frage 1: Was ist Koala (7B) und wer hat es entwickelt?
Koala (7B) ist ein Open-Source-Sprachmodell (LLM), das als hochwertiger Chatbot konzipiert wurde. Es wurde vom Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab entwickelt und im April 2023 veröffentlicht.
Frage 2: Ist Koala (7B) kostenlos erhältlich?
Ja, Koala (7B) wird unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht und steht somit für verschiedene Forschungs- und Entwicklungszwecke frei zur Verfügung.
Frage 3: Wie schneidet Koala (7B) im Vergleich zu ChatGPT ab?
Bei Blindtests mit menschlichen Probanden wurden die Antworten von Koala in 50 % der Fälle gegenüber denen von ChatGPT bevorzugt, was eine vergleichbar hohe Leistungsqualität und ähnliche Fähigkeiten beweist.
Frage 4: Welche Art von Daten wurde zur Feinabstimmung von Koala (7B) verwendet?
Es wurde anhand von etwa 128.000 Beispielen feinabgestimmt, wobei Datensätze wie der Helpful and Harmless (HH)-Datensatz von Anthropic, Open-Assistant-Konversationen und Stanford Alpaca-Daten kombiniert wurden.
Frage 5: Welche ethischen Richtlinien sollten bei der Verwendung von Koala (7B) beachtet werden?
Nutzer sollten sich an allgemeine ethische Grundsätze der KI halten, darunter verantwortungsvoller Umgang, Bewusstsein und Minderung potenzieller Verzerrungen, Berücksichtigung der Privatsphäre und des Datenschutzes sowie Transparenz in Bezug auf KI-generierte Inhalte.
KI-Spielplatz
