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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: 'nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct',
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
🚀 Llama 3.1 Nemotron 70B Anleitung: Erweiterte LLM-Technologie von NVIDIA
✨ Überblick & Kerninformationen
Der Lama 3.1 Nemotron 70B Anleitung ist hochmodern Großes Sprachmodell (LLM) entwickelt von NVIDIAVeröffentlicht am 15. Oktober 2024 (Version 1.0) ist dieses Modell speziell dafür ausgelegt, bei komplexen Aufgaben der Befolgung von Anweisungen hervorragende Ergebnisse zu erzielen und in verschiedenen Anwendungsbereichen hochpräzise und menschenähnliche Reaktionen zu liefern.
Es zeichnet sich durch seine robuste Architektur und fortschrittliche Trainingsmethoden aus und ist damit ein leistungsstarkes Werkzeug für Entwickler und Unternehmen, die nach modernsten KI-Funktionen suchen.
- Modellbezeichnung: Lama 3.1 Nemotron 70B Anleitung
- Entwickler: NVIDIA
- Veröffentlichungsdatum: 15. Oktober 2024
- Modelltyp: Großes Sprachmodell (LLM)
💡 Hauptmerkmale und Funktionen
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct ist vollgepackt mit Funktionen, die es von anderen abheben:
- ✅ 70 Milliarden Parameter: Ermöglicht die Generierung und das Verständnis unglaublich komplexer Texte.
- 🎯 Exzellente Befolgung von Anweisungen: Optimiert für höchste Genauigkeit bei Aufgaben, die eine präzise Interpretation der Anweisungen erfordern.
- 🧠 Erweiterte Kontextlänge: Prozesse bis zu 128.000 TokenIdeal für die Verarbeitung umfangreicher Eingaben und die Beibehaltung des Kontextes.
- 🏆 Spitzenleistung: Erreicht ein beeindruckendes Arena Hard-Wertung von 85,0 und führt in mehreren automatischen Ausrichtungs-Benchmarks.
- ⚡ Echtzeitoptimierung: Nahtlos integriert mit NVIDIAs Inferenzmodell (NIM) für überragende Echtzeitleistung.
- 🌐 Mehrsprachige Unterstützung: Es ist in der Lage, Texte in mehreren Sprachen zu verstehen und zu generieren, wodurch sich seine globale Anwendbarkeit erweitert.
🛠️ Verwendungszweck
Dieses Modell ist äußerst vielseitig und vor allem für Anwendungen gedacht, bei denen die genaue und kohärente Befolgung von Anweisungen von größter Bedeutung ist:
- Virtuelle Assistenten & Chatbots: Entwicklung intelligenter Dialogsysteme.
- Kundendienst: Automatisierung und Verbesserung der Supportinteraktionen.
- Inhaltsgenerierung: Erstellung vielfältiger Formen schriftlicher Inhalte.
- Lehrmittel: Unterstützung von Lernplattformen mit interaktiven und präzisen Informationen.
Insbesondere eignet sich Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct gut für PatientenaufklärungAufgrund seiner Fähigkeit, komplexen Anweisungen zu folgen und durch menschliches Feedback zu verstärken, wird die Genauigkeit bei medizinischen Anfragen und Beurteilungen gewährleistet.
Weitere Einblicke in KI-Anwendungen im Gesundheitswesen finden Sie hier: KI im Gesundheitswesen: Generative KI-Anwendungen und BeispieleDie
⚙️ Technische Spezifikationen
Architektur:
Aufbauend auf der hochwirksamen TransformatorarchitekturDas Modell erfasst effizient Langzeitabhängigkeiten in Texten. Zu den wichtigsten Architekturkomponenten gehören:
- ➡️ Schichten: 40
- ➡️ Verborgene Dimension: 14.336
- ➡️ Anzahl der Würfe mit Kopf: 32
- ➡️ Aktivierungsfunktion: Rasur
- ➡️ Präzisionstyp: FP8 für optimierte und effiziente Inferenz.
Trainingsdaten:
Das Modell wurde mithilfe eines hybriden Ansatzes, der verschiedene Methoden kombinierte, rigoros trainiert. überwachtes Lernen Und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)Die
- 📚 Datenquelle und -größe: Über 21.000 verschiedene Prompt-Response-Paare.
- 📅 Wissensgrenze: Dezember 2023.
- ⚖️ Diversität & Voreingenommenheit: Die Daten wurden sorgfältig aufbereitet, um Verzerrungen zu minimieren und die Vielfalt der Themen und Dialogstile zu maximieren, wodurch die Robustheit des Modells erhöht wird.
📊 Leistungsbenchmarks
Ab Oktober 2024Llama 3.1 Nemotron demonstriert führende Leistung bei allen wichtigen Kennzahlen:
- ⭐ Arena Hard Score: 85,0
- ⭐ AlpacaEval-Wertung: 57,6
- ⭐ MT-Bench-Ergebnis: 8,98
Diese Ergebnisse unterstreichen seine überlegenen Fähigkeiten, insbesondere auf Arena Hard, AlpacaEval 2 LC (verifizierter Tab) und MT Bench (GPT-4-Turbo) ab dem 1. Oktober 2024.
💻 Nutzung & Zugriff
Codebeispiele:
Greifen Sie über die Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct-Modellierung auf die KI/ML-API-Plattform, aufgeführt als „Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct“Die
API-Dokumentation:
Umfassend API-Dokumentation Für eine detaillierte Integrationsanleitung steht ein Leitfaden zur Verfügung.
⚖️ Ethische Richtlinien & Lizenzierung
Ethische Richtlinien:
NVIDIA Wir setzen uns für eine ethische KI-Entwicklung ein, indem wir Transparenz hinsichtlich der Fähigkeiten und inhärenten Grenzen des Modells priorisieren. Nutzer werden dringend gebeten, die Richtlinien für eine verantwortungsvolle Nutzung einzuhalten, um Missbrauch oder schädliche Anwendungen zu verhindern.
Lizenzierung:
Das Llama 3.1 Nemotron-Modell arbeitet unter einem EigentumslizenzDiese Lizenz erlaubt sowohl die kommerzielle als auch die nichtkommerzielle Nutzung, unterliegt jedoch bestimmten Beschränkungen hinsichtlich der Weiterverbreitung.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct?
A: Es handelt sich um ein großes Sprachmodell (LLM), das von NVIDIA entwickelt und im Oktober 2024 veröffentlicht wurde. Es ist speziell für Aufgaben optimiert, die Anweisungen befolgen und menschenähnliche Antworten generieren.
Frage 2: Was sind seine wichtigsten Fähigkeiten?
A: Es verfügt über 70 Milliarden Parameter, eine Token-Kontextlänge von 128.000, erreicht 85,0 Punkte im Arena-Schwierigkeitsgrad (Schwer) und ist für Echtzeitleistung in NVIDIAs NIM integriert. Zudem unterstützt es mehrere Sprachen.
Frage 3: Wo kann dieses Modell eingesetzt werden?
A: Ideal für virtuelle Assistenten, Kundenservice, Content-Erstellung, Schulungstools und besonders effektiv in der Patientenaufklärung aufgrund seiner Genauigkeit bei der Befolgung von Anweisungen.
Frage 4: Wie schneidet es im Vergleich zu anderen Modellen ab?
A: Stand Oktober 2024 rangiert es bei Benchmarks wie Arena Hard (85,0), AlpacaEval (57,6) und MT-Bench (8,98) sehr hoch und demonstriert damit eine führende Leistung.
Frage 5: Gibt es eine API für Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct?
A: Ja, es ist auf der KI/ML-API-Plattform verfügbar. Eine detaillierte API-Dokumentation und Links zur Anmeldung finden Sie in der Beschreibung.
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