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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-3-8b-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-3-8b-chat-hf",
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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
✨ LLama-3 Chat (8B): Optimierte Konversations-KI
Entwickelt von Meta LLama-3 Chat (8B), veröffentlicht am 18. April 2024, ist ein hochmodernes Large Language Model (LLM), das speziell für natürliche und kohärente Dialoge entwickelt wurde. Dieses Modell mit 8 Milliarden Parametern ist optimal auf dialogbasierte KI und die Ausführung von Anweisungen abgestimmt und eignet sich daher ideal für Chatbots, virtuelle Assistenten und Kundensupportsysteme.
Die robuste Architektur gewährleistet qualitativ hochwertige Ergebnisse und eine effiziente Verarbeitung und bietet damit eine ausgewogene Lösung für Entwickler und Forscher, die fortschrittliche Konversationsfunktionen implementieren möchten.
Hauptkompetenzen
- ✅ 8 Milliarden Parameter: Erreicht ein optimales Gleichgewicht zwischen hoher Leistungsfähigkeit und Recheneffizienz.
- 💬 Anleitungsoptimiert: Präzise optimiert, um Benutzeranweisungen zu verstehen und genau zu befolgen und kontextbezogene Antworten zu generieren.
- ⚡ Grouped-Query Attention (GQA): Steigert die Inferenzgeschwindigkeit erheblich und verbessert die allgemeine Skalierbarkeit für anspruchsvolle Anwendungen.
- 📚 Länge im hohen Kontext: Unterstützt die Eingabe von bis zu 8.192 Tokens und ermöglicht so ein umfangreiches und komplexes Dialogmanagement.
- 🌐 Mehrsprachigkeit: Entwickelt für die effektive Verarbeitung und Generierung von Texten in verschiedenen Sprachen, ideal für globale Anwendungen.
⚙️ Technische Spezifikationen
Architektur
LLama-3 Chat (8B) verwendet eine fortschrittliche Transformatorarchitektur, weiter optimiert mit Grouped-Query Attention (GQA)Dieses ausgeklügelte Design ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Textmengen und liefert dabei stets qualitativ hochwertige Ergebnisse. Seine Architektur eignet sich besonders gut für die Verarbeitung langer Kontextinformationen, die häufig in komplexen Gesprächssituationen vorkommen.
Trainingsdaten
Das Modell wurde anhand eines umfangreichen Datensatzes, der über 15 Billionen Token Die Daten stammen aus öffentlich zugänglichen Quellen. Dieser umfangreiche Datensatz gewährleistet ein umfassendes und tiefes Verständnis von Sprache und Kontext.
- • Datenquelle und -größe: Das Trainingskorpus umfasst vielfältige Texte aus Büchern, Webseiten und verschiedenen Medien, wodurch die Robustheit des Modells über ein breites Spektrum an Themen und Stilen hinweg deutlich verbessert wird.
- • Wissensgrenze: Die Wissensbasis des Modells ist auf dem neuesten Stand (Stand: [Datum einfügen]). März 2023Die
- • Diversität & Voreingenommenheit: Meta hat die Trainingsdaten sorgfältig zusammengestellt, um potenzielle Verzerrungen zu minimieren und gleichzeitig die Themen- und Stilvielfalt zu maximieren, was zur Gesamteffektivität und Fairness des Modells beiträgt.
Leistungskennzahlen
LLama-3 Chat (8B) weist durchweg starke Leistungskennzahlen in verschiedenen Benchmarks auf.
Vergleich der Leistungsmerkmale für LLama-3 Chat (8B).
💡 Nutzungs- und Ethikrichtlinien
Codebeispiele & API-Zugriff
Das Modell LLama-3 Chat (8B) ist problemlos erhältlich auf der KI/ML-API-Plattform unter der Kennung "Call-3 Chat (8B)"Die
Codebeispiele für die Integration von LLama-3 Chat (8B) über die API beinhalten typischerweise eine Anfrage zur Chat-Abschlussbestätigung. Üblicherweise geben Sie Ihren API-Schlüssel an und definieren das Modell sowie die Nachrichtenstruktur.
import requests url = "YOUR_API_ENDPOINT/chat/completions" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"} ] } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) print(response.json()) Erhalten Sie direkten Zugriff auf die LLama-3 Chat (8B) API. Hier um mit der Entwicklung Ihrer Anwendungen zu beginnen.
Ethische Überlegungen
Meta legt großen Wert auf ethische KI-EntwicklungSie plädieren für Transparenz hinsichtlich der Leistungsfähigkeit und der systembedingten Grenzen des Modells. Nutzer werden dazu angehalten, die Richtlinien für eine verantwortungsvolle Nutzung einzuhalten, um potenziellen Missbrauch oder die Erstellung schädlicher Inhalte zu verhindern.
Lizenzierung
LLama-Modelle, einschließlich LLama-3 Chat (8B), werden unter einer Open-Source-LizenzDiese Lizenz erlaubt sowohl die Nutzung zu Forschungszwecken als auch zu kommerziellen Zwecken, sofern alle ethischen Standards und Compliance-Anforderungen erfüllt werden.
❓ Häufig gestellte Fragen
Frage 1: Wofür ist LLama-3 Chat (8B) in erster Linie konzipiert?
LLama-3 Chat (8B) ist primär für dialogorientierte KI und Aufgaben der Befolgung von Anweisungen optimiert und eignet sich daher ideal für die Entwicklung von Chatbots, virtuellen Assistenten und Kundensupportsystemen, die einen natürlichen und kohärenten Dialog erfordern.
Frage 2: Welche Größe hat das Kontextfenster für LLama-3 Chat (8 Byte)?
Das Modell unterstützt eine hohe Kontextlänge und ermöglicht Eingaben von bis zu 8.192 TokenDadurch ist es in der Lage, umfangreiche und komplexe Dialoge effektiv zu führen.
Frage 3: Ist LLama-3 Chat (8B) für mehrsprachige Anwendungen geeignet?
Ja, LLama-3 Chat (8B) verfügt über robuste MehrsprachigkeitDadurch kann es Texte in mehreren Sprachen verarbeiten und generieren und eignet sich somit hervorragend für vielfältige globale Anwendungen.
Frage 4: Was ist der Stichtag für die Wissensüberprüfung im LLama-3 Chat (8B)?
Der Wissensstand des Modells ist auf dem Stand von März 2023, basierend auf den umfangreichen Trainingsdaten, denen es ausgesetzt war.
Frage 5: Ist LLama-3 Chat (8B) für die kommerzielle Nutzung verfügbar?
Ja, LLama-Modelle, einschließlich der Chat-Version 8B, werden unter einer Lizenz veröffentlicht. Open-Source-Lizenz die sowohl Forschungszwecke als auch kommerzielle Nutzung erlaubt, sofern ethische Standards eingehalten werden.
KI-Spielplatz
