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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/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Lite',
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": "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
Wir stellen vor: Llama 3 8B Instruct Lite
Der Llama 3 8B Instruct Lite Modell, entwickelt von Meta und veröffentlicht am 18. April 2024, ist ein leistungsstarkes Textgenerierungsmodell, das für interaktive Dialoge und präzises Befolgen von Anweisungen optimiert ist.
✨ Wichtigste Highlights:
- ✓ Optimierte Architektur: Nutzt Grouped-Query Attention für verbesserte Skalierbarkeit.
- ✓ Anleitungsoptimiert: Vorteile durch überwachtes Feinabstimmen (SFT) und bestärkendes Lernen durch menschliches Feedback (RLHF) für eine überlegene Ausrichtung.
- ✓ Hohe Leistung: Übertrifft in branchenweiten Vergleichstests durchweg viele führende Open-Source-Chatmodelle.
- ✓ Sicherheit & Hilfsbereitschaft: Entwickelt, um hilfreiche und sichere Antworten zu liefern und dabei verantwortungsvolle KI-Prinzipien einzuhalten.
🎯 Verwendungszweck & Sprachunterstützung
Dieses Modell ist in erster Linie für folgende Zwecke konzipiert: kommerzielle und Forschungsanwendungeninsbesondere bei der Entwicklung anspruchsvoller, assistentenähnlicher Chatbots und verschiedener anderer Aufgaben der natürlichen Sprachgenerierung.
Während die primäre Sprachunterstützung darin besteht, EnglischEs besteht die Möglichkeit zur Feinabstimmung in anderen Sprachen, vorbehaltlich spezifischer Lizenzvereinbarungen.
⚙️ Technische Spezifikationen
Architektur:
Lama 3 ist ein autoregressives Sprachmodell basiert auf einer robusten Transformatorarchitektur. Es beinhaltet Grouped-Query Attention (GQA) um die Skalierbarkeit der Inferenz deutlich zu verbessern. Die auf Anweisungen abgestimmten Versionen werden mithilfe von SFT und RLHF weiter verfeinert, um die Ausgaben an die menschlichen Präferenzen anzupassen.
Trainingsdaten:
- Quelle: Zusammengestellt aus öffentlich zugänglichen Online-Datensätzen.
- Skala: Trainiert anhand eines umfangreichen Datensatzes von über 15 Billionen TokenDie
- Wissensgrenze: Das Wissen des 8B-Modells erstreckt sich bis zu März 2023Die
- Diversität & Voreingenommenheit: Es werden umfangreiche Anstrengungen unternommen, um vielfältige Trainingsdaten zu gewährleisten, und es finden fortlaufende Auswertungen statt, um potenzielle Verzerrungen zu minimieren.
📊 Leistungsbenchmarks
Genauigkeitsmetriken:
- 68,4
MMLU (5-Schuss) - 72,6
CommonSenseQA (7-Schuss) - 62.2
HumanEval (0-Schuss)
Geschwindigkeit und Robustheit:
Das Modell ist sorgfältig optimiert für Echtzeitanwendungen, das über hocheffiziente Inferenzfähigkeiten verfügt.
Es zeugt von außergewöhnlichem Verallgemeinerung über verschiedene Themen und Sprachen hinweg, das eine breite Palette von Eingaben effektiv und mit hoher Robustheit verarbeitet.
📖 Nutzungs- und Ethikrichtlinien
Verantwortungsvoller Einsatz:
Meta bietet eine umfassende Leitfaden für die verantwortungsvolle Nutzung, in dem bewährte Verfahren für den ethischen Einsatz von Modellen dargelegt werden. Entwicklern wird dringend empfohlen, fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen zu integrieren, darunter Meta Llama Guard 2 Und Code Shield Schutzmaßnahmen.
Lizenzierung:
Genauere Informationen zur individuellen kommerziellen Lizenz finden Sie durch Anklicken. hier (Meta Llama 3 Lizenz)Die
⚡ Hardware & CO2-Fußabdruck
Das Training umfasste Metas fortgeschrittene Forschungs-Supercluster Ergänzt durch Cloud-Computing-Ressourcen von Drittanbietern zur Feinabstimmung und Evaluierung.
Zusammenfassung des CO2-Fußabdrucks:
- Anruf 3 8B: 1,3 Mio. GPU-Stunden, 700 W, 390 tCO₂eq
- Gesamt (über alle Llama 3 Modelle hinweg): 7,7 Mio. GPU-Stunden, 2290 tCO2eq (100 % kompensiert durch Metas Nachhaltigkeitsprogramm)
🛡️ Verantwortung & Sicherheit
Meta bekennt sich weiterhin uneingeschränkt zu verantwortungsvoller KI-Entwicklung und setzt sich für einen offenen Ansatz ein. Die Veröffentlichung von Llama 3 wird von aktualisierten Richtlinien und Ressourcen begleitet, um Entwickler bei der Implementierung effektiver Modellsicherheit zu unterstützen.
Wichtigste umgesetzte Sicherheitsmaßnahmen:
- ✓ Umfangreiches Red Teaming: Strenge Gegneranalysen zur Identifizierung und Minderung von Schwachstellen.
- ✓ Maßnahmen zur Minderung von Ablehnungen: Strategien zur Minimierung unberechtigter Ablehnungen und zur Verbesserung der Benutzererfahrung.
- ✓ Verantwortliche Freigabeprozesse: Entwickelt, um potenziellem Missbrauch und kritischen Risiken proaktiv zu begegnen.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist Llama 3 8B Instruct Lite?
Llama 3 8B Instruct Lite ist ein fortschrittliches generatives Textmodell von Meta, das am 18. April 2024 veröffentlicht wurde. Es ist speziell für Dialoge und das genaue Befolgen von Anweisungen optimiert und nutzt eine verfeinerte Transformer-Architektur mit Grouped-Query Attention.
Was sind die Hauptanwendungsgebiete dieses Modells?
Es ist sowohl für kommerzielle als auch für Forschungszwecke gedacht und eignet sich hervorragend zur Erstellung von assistentenähnlichen Chatbots sowie für verschiedene andere Aufgaben der natürlichen Sprachgenerierung, bei denen präzises Befolgen von Anweisungen und natürlicher Dialog von entscheidender Bedeutung sind.
Welche Trainingsdaten wurden für Llama 3 8B verwendet?
Das Modell wurde mit über 15 Billionen Token aus öffentlich verfügbaren Online-Daten trainiert, wobei der Wissensstand für die 8B-Version auf März 2023 festgelegt wurde. Meta legt Wert auf Diversität und kontinuierliche Bewertung von Verzerrungen in seinen Datensätzen.
Wie gewährleistet Meta die Sicherheit der Llama 3-Modelle?
Meta setzt umfassende Sicherheitsmaßnahmen ein, darunter Red Teaming, Adversarial Evaluations, Maßnahmen zur Vermeidung von Fehlalarmen und verantwortungsvolle Release-Prozesse. Zudem bietet Meta einen Leitfaden zur verantwortungsvollen Nutzung und empfiehlt den Einsatz von Schutzmechanismen wie Meta Llama Guard 2 und Code Shield.
Wo finde ich die Lizenzdetails für Llama 3?
Details zur individuellen kommerziellen Lizenz finden Sie auf der offiziellen Llama-Website von Meta. Die genauen Bedingungen finden Sie unter folgendem Link: Meta Llama 3 LizenzDie
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