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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: 'gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are SQL code assistant.',
},
{
role: 'user',
content: 'Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(\`Assistant: \${message}\`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
def main():
client = OpenAI(
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base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k",
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{
"role": "system",
"content": "You are SQL code assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?",
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
if __name__ == "__main__":
main()
Produktdetails
Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k Beschreibung
Grundlegende Informationen
- Modellbezeichnung: Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k
- Entwickler/Schöpfer: Gradient AI
- Veröffentlichungsdatum: 16. Mai 2024
- Version: 1.0
- Modelltyp: Textbasierter LLM
Überblick
Der Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k Das Modell stellt ein hochmodernes, textbasiertes Großsprachmodell dar, das von Gradient AIEs ist so konzipiert, dass es außergewöhnlich lange Kontextlängen verarbeiten kann und von den üblichen 8k Token auf über erweitert wird. 1.048k TokenDiese bedeutende Verbesserung ermöglicht es dem Modell, anspruchsvolle Schlussfolgerungen zu ziehen und über wesentlich größere Eingaben hinweg hochgradig kohärente Ausgaben zu generieren, wodurch es sich ideal für Anwendungen eignet, die ein tiefes kontextuelles Verständnis und eine gute Speicherung erfordern.
Hauptmerkmale 💡
- ✔️ Erweiterte Kontextlänge: Von 8.000 auf über 1.040.000 Token.
- ✔️ Anleitungsoptimiert: Optimiert für überragende Dialog- und Chatfunktionen.
- ✔️ Minimale Trainingsdaten: Für diese Erweiterung werden weniger als 0,01 % der ursprünglichen Vortrainingsdaten von Llama-3 benötigt.
- ✔️ Progressives Training: Nutzt zunehmende Kontextlängen für eine optimale Leistung.
Bestimmungsgemäße Verwendung 🎯
Dieses Modell ist für vielfältige Anwendungen konzipiert, darunter unter anderem:
- Dokumentenzusammenfassung
- Erweiterte Frage-Antwort-Systeme
- Erstellung von Langformatinhalten
- Autonome Agenten für den Geschäftsbetrieb
Technische Details ⚙️
Architektur
Das Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k Modell basiert auf der robusten Transformatorarchitektur, bekannt für seine Effizienz bei der Verarbeitung sequenzieller Daten und der Verwaltung von Langzeitabhängigkeiten, die für ein umfassendes Kontextverständnis von entscheidender Bedeutung sind.
Trainingsdaten 📚
Das Modell wurde etwa ein paar Tage lang trainiert. 430 Millionen Token Insgesamt wurden 34 Millionen Token speziell für die finale Trainingsphase bereitgestellt. Zu den vielfältigen Datenquellen gehören erweiterte Datensätze von SlimPajama und UltraChat, die ein breites Spektrum an Kontexten und Stilen für umfassendes Lernen gewährleisten.
Datenquelle und -größe:
- Gesamtzahl der Trainingstoken: ~430 Mio.
- Token für die letzte Phase: 34M
- Ursprünglicher Beitrag der Vortrainingsdaten: Weniger als 0,003 % des ursprünglichen Datensatzes von Llama-3.
Leistungskennzahlen
- Auswertung der Kontextlänge: Nachgewiesene Fähigkeit zur Verarbeitung von Kontexten bis zu 1.048k TokenDie
- Inferenzgeschwindigkeit: Hochgradig optimiert für Echtzeitanwendungen, gewährleistet hohen Durchsatz und schnelle Reaktionszeiten.
Benchmarks
Das Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k-Modell zeigt eine bemerkenswerte Leistung bei branchenüblichen Benchmarks und übertrifft häufig viele aktuell verfügbare Open-Source-Chatmodelle. Es unterstreicht zudem das erhebliche Potenzial moderner LLMs, sich mit minimalem zusätzlichem Training an lange Kontexte anzupassen und diese zu bearbeiten, vor allem durch geeignete Anpassungen des RoPE-Theta-Werts.
Nutzung & Integration 🔌
Codebeispiele
Das Modell ist leicht verfügbar auf der KI/ML-API-Plattform unter der Kennung "gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k"Auf der Plattform finden Sie umfassende Codebeispiele und Implementierungsdetails zur Integration dieses Modells in Ihre Anwendungen.
API-Dokumentation
Ausführlich API-Dokumentation Auf der Website der KI/ML-API finden Sie umfassende Richtlinien für eine nahtlose Integration.
Ethische Richtlinien ⚖️
Bei der Entwicklung des Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k-Modells werden die etablierten ethischen KI-Prinzipien strikt eingehalten, wobei Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit in allen potenziellen Anwendungsbereichen im Vordergrund stehen.
Lizenzierung
Die Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k ist lizenziert unter der Llama3-Lizenz, was sowohl die kommerzielle als auch die nichtkommerzielle Nutzung erlaubt und somit ein breites Anwendungsspektrum für Entwickler und Organisationen bietet.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) ❓
Frage 1: Was ist der Hauptvorteil des Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k Modells?
Der Hauptvorteil liegt in der deutlich erweiterten Kontextlänge, die die Verarbeitung von über 1.048.000 Token ermöglicht. Dies erlaubt ein tieferes Verständnis und eine kohärente Generierung auch bei sehr großen Eingabemengen und macht es somit für komplexe Aufgaben geeignet.
Frage 2: Wie viele Trainingsdaten waren erforderlich, um den erweiterten Kontext zu erreichen?
Gradient AI erreichte diese Erweiterung mit minimalen Trainingsdaten, indem weniger als 0,01 % der ursprünglichen Vortrainingsdaten von Llama-3 verwendet wurden, konkret insgesamt ~430 Millionen Token und 34 Millionen für die letzte Phase.
Frage 3: Welche Anwendungsbereiche können von diesem Modell profitieren?
Anwendungen, die eine tiefe Kontextspeicherung erfordern, wie z. B. Dokumentenzusammenfassung, komplexe Frage-Antwort-Systeme, Generierung von Langform-Inhalten und autonome Agenten für Geschäftsprozesse.
Frage 4: Wo finde ich die API und Codebeispiele für die Integration?
Das Modell ist verfügbar auf der KI/ML-API-Plattform unter "gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k", mit detaillierter API-Dokumentation unter docs.ai.ccDie
Frage 5: Ist das Modell Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k für den kommerziellen Einsatz erhältlich?
Ja, es ist unter der Llama3-Lizenz lizenziert, die sowohl die kommerzielle als auch die nichtkommerzielle Nutzung erlaubt.
KI-Spielplatz
