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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: 'meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf',
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="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
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}")
Produktdetails
🚀 Llama 3 70B Instruct: Eine neue Ära der Sprach-KI
Modellbezeichnung: Lama 3 70B Anleitung
Entwickler/Schöpfer: Meta
Veröffentlichungsdatum: 18. April 2024
Version: 3
Modelltyp: Großes Sprachmodell (LLM)
Llama 3 70B Instruct stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich großer Sprachmodelle dar. Dieses hochmoderne Modell von [Name des Unternehmens/der Organisation] wurde für anspruchsvolle, assistentenähnliche Chat-Anwendungen und verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachgenerierung entwickelt. Meta bietet wesentliche Verbesserungen gegenüber seinem Vorgänger Llama 2, insbesondere in Bereichen wie logisches Denken, Codegenerierung und Befehlsausführung.
✨ Hauptmerkmale, die Llama 3 von anderen abheben:
- Fortgeschrittenes logisches Denken und Codegenerierung: Erweiterte Fähigkeiten für komplexe Problemlösungs- und Programmieraufgaben.
- Verbesserte Befolgung von Anweisungen und Ausrichtung: Interpretiert und führt Benutzeranweisungen genauer aus.
- Reduzierte Fehlablehnungsraten: Geringere Wahrscheinlichkeit, gültige Anfragen fälschlicherweise abzulehnen.
- Erhöhte Diversität der Modellantworten: Erzeugt ein breiteres Spektrum an kreativen und relevanten Ergebnissen.
- Verbesserte lenkbare Ausgänge: Bietet mehr Kontrolle über Art und Stil der generierten Inhalte.
🎯 Verwendungszweck & Sprachunterstützung:
Das Llama 3 70B Instruct-Modell wurde primär entwickelt für kommerzielle und Forschungsanwendungen in englischer Sprache. Der Schwerpunkt liegt auf der Unterstützung von Chat-Assistentensystemen und verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachgenerierung.
Obwohl das Modell für Englisch optimiert ist, können Entwickler es flexibel für andere Sprachen anpassen. Dies muss unter strikter Einhaltung der Llama 3 Community License und ihrer Nutzungsrichtlinien erfolgen.
⚙️ Technischer Tiefeneinblick
Architekturübersicht:
- Transformator nur für Decoder: Eine robuste Architektur, optimiert für generative Aufgaben.
- 70 Milliarden Parameter: Eine enorme Anzahl an Parametern ermöglicht komplexes Verständnis und Generierung.
- Grouped Query Attention (GQA): Verbessert die Inferenzeffizienz erheblich, was für große Modelle von entscheidender Bedeutung ist.
- Vokabeln zum 128K-Token: Ermöglicht eine effizientere und differenziertere Sprachkodierung.
- 8.192 Token-Kontextfenster: Ermöglicht es dem Modell, den Kontext auch über längere Gespräche und Dokumente hinweg zu verarbeiten und beizubehalten.
Erkenntnisse aus den Trainingsdaten:
- Ausgebildet auf einem beispiellosen bis zu 15 Billionen TokenDie
- Bemerkenswerte Leistungsverbesserungen wurden sogar nach dem Training mit zwei Größenordnungen mehr Daten als der für Chinchillas optimalen Datenmenge beobachtet.
- Nutzt ein vielfältiger Datensatz speziell zusammengestellt, um die Gesamtleistung des Modells zu verbessern und potenzielle Verzerrungen zu minimieren.
📊 Leistungskennzahlen:
MMLU-Punktzahl: 0,82
Qualitätsindex über alle Bewertungen hinweg: 62
Ausgangsgeschwindigkeit: 54,3 Token pro Sekunde
Zeit bis zum ersten Token (TTFT): 0,44 Sekunden
Vergleich mit anderen Modellen:
- Llama 3 70B Instruct setzt ein neuer, hochmoderner Maßstab für LLM-Modelle auf der 70B-Parameterskala.
- Die Auswertungen durch menschliche Annotatoren bestätigen, dass es übertrifft Konkurrenzmodelle von vergleichbarer Größe in realen Szenarien, was eine überlegene Nützlichkeit und Leistungsfähigkeit beweist.
💡 Nutzungsrichtlinien
Codebeispiele:
# Beispiel für die Verwendung in Python (konzeptionell)
from llama3_api import Llama3Client
client = Llama3Client(model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf")
response = client.chat_completion(prompt="Hallo, was können Sie tun?")
print(response.choices[0].message.content)
Hinweis: Dies ist ein Platzhalter für die eigentlichen API-Codebeispiele. Genaue Integrationsbeispiele finden Sie in der offiziellen Meta Llama 3-Dokumentation.
✅ Ethische Richtlinien:
Llama 3 70B Instruct wurde mit einem starken Bekenntnis zu ethischen Grundsätzen entwickelt und hält sich an Kernprinzipien wie:
- Förderung von Offenheit, Inklusivität und Hilfsbereitschaft: Entwickelt, um eine breite Nutzerbasis zu unterstützen.
- Achtung der Würde und Autonomie des Nutzers: Gewährleistet, dass die Interaktionen mit den Nutzern respektvoll und befähigend sind.
- Unnötige Wertungen oder Normativitäten vermeiden: Strebt nach Neutralität und Unparteilichkeit in den Antworten.
- Befolgen eines Leitfadens für verantwortungsvolle Nutzung: Es bestehen umfassende Richtlinien, um potenziellen Missbrauch und kritische Risiken zu minimieren.
📄 Lizenzinformationen:
Lizenztyp: Lama 3 Gemeinschaftslizenz
- Die Lizenz erlaubt beides kommerzielle und Forschungszwecke des Modells.
- Die Nutzung in einer Weise, die gegen geltende Gesetze oder Vorschriften verstößt, ist strengstens untersagt.
- Für alle Einzelheiten verweisen wir auf die offizielle Website. Llama 3 Community-Lizenz und NutzungsrichtlinienDie
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Wofür ist Llama 3 70B Instruct in erster Linie konzipiert?
A1: Es ist primär für Chat-Anwendungen mit Assistenten-Funktion und verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachgenerierung konzipiert und für den kommerziellen und Forschungszwecken eingesetzten Gebrauch in englischer Sprache bestimmt.
Frage 2: Wie vergleicht sich Llama 3 70B Instruct mit seinem Vorgänger Llama 2?
A2: Llama 3 70B Instruct bietet deutliche Verbesserungen beim logischen Denken, der Codegenerierung, dem Befolgen von Anweisungen, reduzierten Fehlablehnungsraten und einer größeren Vielfalt an Antworten.
Frage 3: Kann Llama 3 70B Instruct auch für andere Sprachen als Englisch verwendet werden?
A3: Obwohl es primär für Englisch konzipiert wurde, können Entwickler das Modell für andere Sprachen anpassen, sofern sie die Llama 3 Community License und die Acceptable Use Policy einhalten.
Frage 4: Welche ethischen Überlegungen sind bei der Verwendung von Llama 3 70B Instruct zu beachten?
A4: Es hält sich an strenge ethische Richtlinien, fördert Offenheit, Inklusivität und Hilfsbereitschaft, respektiert die Würde der Nutzer, vermeidet unnötige Werturteile und befolgt einen Leitfaden für verantwortungsvolle Nutzung, um Risiken zu minimieren.
Frage 5: Ist Llama 3 70B Instruct für kommerzielle Anwendungen geeignet?
A5: Ja, die Llama 3 Community License erlaubt ausdrücklich die kommerzielle Nutzung neben der Forschungszwecken, vorausgesetzt, alle Bedingungen der Lizenz werden eingehalten.
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