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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-3.3-70B-Instruct-Turbo',
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(
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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
Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo: Entfesseln Sie fortschrittliche KI-Funktionen
Wir stellen vor Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo, ein hochmodernes, großes Sprachmodell, entwickelt von Meta Platforms, Inc. Dieses hochoptimierte LLM ist für herausragende Leistung bei der Textgenerierung und komplexen Aufgaben der Befehlsausführung konzipiert. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Techniken liefert es qualitativ hochwertige Ergebnisse mit bemerkenswerter Inferenzgeschwindigkeit und gewährleistet dabei Sicherheit und Flexibilität.
✨ Grundlegende Informationen
- • Modellbezeichnung: Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo
- • Entwickler/Schöpfer: Meta Platforms, Inc.
- • Veröffentlichungsdatum: 6. Dezember 2024
- • Version: 1.0
- • Modelltyp: Großes Sprachmodell (LLM)
🚀 Hauptmerkmale
- ⚡
Optimierte Leistung: Nutzt FP8-Quantisierung für deutlich schnellere Inferenzgeschwindigkeiten bei nur geringfügigen Einbußen bei der Genauigkeit, wodurch die Effizienz für anspruchsvolle Anwendungen gewährleistet wird.
- 📖
Großes Kontextfenster: Unterstützt eine umfangreiche Kontextlänge und ermöglicht so umfassendere Interaktionen sowie hochdetaillierte, differenzierte Antworten.
- 🗣️
Anleitung zum Stimmen: Speziell abgestimmt auf Aufgaben, die das Befolgen von Anweisungen erfordern, ist es ideal für dialogorientierte KI, aufgabenorientierte Agenten und andere interaktive Anwendungen.
- 🏆
Modernste Benchmarks: Erzielt Spitzenleistungen in einer Vielzahl von Benchmarks, darunter Konversationsaufgaben, Sprachübersetzung und diverse Textgenerierungsszenarien.
- 🛡️
Sicherheit und Risikominderung: Entwickelt mit einem starken Fokus auf verantwortungsvollen KI-Einsatz, um Risiken wie Voreingenommenheit, Toxizität und Fehlinformationen in generierten Inhalten aktiv zu minimieren.
💡 Bestimmungsgemäße Verwendung
Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo ist speziell dafür gebaut für Entwickler und Forscher Ziel ist die Integration fortschrittlicher Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache in ihre Anwendungen. Dies umfasst Anwendungsfälle wie ausgefeilte Chatbots, intelligente virtuelle Assistenten, dynamische Tools zur Inhaltserstellung und innovative Lernsoftware.
🌐 Sprachunterstützung
Das Modell bietet robuste Unterstützung für mehrere Sprachenwodurch seine Vielseitigkeit und Anwendbarkeit in globalen Anwendungen und unterschiedlichen sprachlichen Kontexten deutlich verbessert werden.
Technischer Tiefgang
⚙️ Architektur
Meta Llama 3.3 nutzt eine hochoptimierte TransformatorarchitekturDieses Design, optimiert durch Techniken wie die FP8-Quantisierung, ermöglicht es dem Modell, große Textmengen effizient zu verarbeiten und dabei stets qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern.
📊 Einblicke in Trainingsdaten
Das Modell wurde auf einem vielfältiger Datensatz Zusammengestellt aus verschiedenen öffentlich verfügbaren Texten, um eine robuste Leistungsfähigkeit in einer Vielzahl von Szenarien zu gewährleisten.
- • Datenquelle und -größe: Der Trainingsdatensatz umfasst eine breite Palette von Themen und Genres, wobei die genauen Größen jedoch nicht öffentlich bekannt gegeben werden.
- • Wissensgrenze: Die Wissensbasis des Modells ist auf dem neuesten Stand (Stand: [Datum einfügen]). Dezember 2023Die
- • Diversität und Voreingenommenheit: Bei der Zusammenstellung der Trainingsdaten lag der Fokus auf der Minimierung von Verzerrungen und der Maximierung der Vielfalt an Themen und Stilen, was wesentlich zur Gesamteffektivität und Fairness des Modells beitrug.
📈 Leistungskennzahlen & Vergleiche
Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo demonstriert dies durchgehend. starke Leistungskennzahlenund präsentiert damit seine Verbesserungen gegenüber Vorgängermodellen.
| Benchmark | Lama 3.1 8B Anleitung | Lama 3.1 70B Anleitung | Lama 3.3 70B Anleitung | Lama 3.1 405B Anleitung |
|---|---|---|---|---|
| MMLU (CoT) | 73,0 | 86,0 | 86,0 | 88,6 |
| MMLU Pro (CoT) | 48,3 | 66,4 | 68,9 | 73,3 |
| IFEval | 80,4 | 87,5 | 92.1 | 88,6 |
| GPQA Diamond (CoT) | 31,8 | 48,0 | 50,5 | 49,0 |
| HumanEval | 72,6 | 80,5 | 88,4 | 89,0 |
| MBPP EvalPlus (Basis) | 72,8 | 86,0 | 87,6 | 88,6 |
| MATHEMATIK (CoT) | 51,9 | 68,0 | 77,0 | 73,8 |
| BFCL v2 | 65,4 | 77,5 | 77,3 | 81.1 |
| MGSM | 68,9 | 86,9 | 91.1 | 91,6 |
Nutzung & Integration
💻 Codebeispiele
Der Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo Das Modell ist leicht verfügbar auf der KI/ML-API-PlattformIntegrieren Sie es mühelos in Ihre Projekte.
import openai client = openai.OpenAI( base_url = "https://ai.cc/api/v1", api_key = "YOUR_API_KEY", ) chat_completion = client.chat.completions.create( model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo", messages=[ {"role": "user", "content": "Hallo, wie geht es dir?"}, ], ) print(chat_completion.choices[0].message.content) 📄 API-Dokumentation
Ausführliche Integrationsleitfäden und technische Spezifikationen finden Sie in der detaillierten Dokumentation. API-DokumentationDie
Ethische KI & Lizenzierung
🤝 Ethische Richtlinien
Meta legt großen Wert auf ethische Überlegungen im Bereich der KI-Entwicklung. Dies umfasst die Förderung von Transparenz hinsichtlich der Fähigkeiten und Grenzen des Modells. Wir appellieren nachdrücklich an einen verantwortungsvollen Umgang, um Missbrauch oder schädliche Anwendungen der generierten Inhalte zu verhindern.
📜 Lizenzinformationen
Die Meta Llama 3.3 Modelle sind erhältlich unter einem GemeinschaftslizenzDiese Lizenz gewährt sowohl Forschungs- als auch kommerzielle Nutzungsrechte und gewährleistet gleichzeitig die strikte Einhaltung ethischer Standards und Urheberrechte.
Bereit, die Power des Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo zu nutzen?
Hier erhalten Sie die Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo API!❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was sind die wichtigsten Verbesserungen in Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo?
A1: Zu den wichtigsten Verbesserungen zählen deutlich schnellere Inferenzgeschwindigkeiten dank FP8-Quantisierung, ein erweitertes großes Kontextfenster und eine überlegene Leistung bei verschiedenen Benchmarks für Aufgaben der Befehlsverfolgung und Textgenerierung.
Frage 2: Was ist FP8-Quantisierung und welchen Nutzen hat sie für das Modell?
A2: Die FP8-Quantisierung ist eine Technik, die die Genauigkeit der numerischen Operationen des Modells auf 8-Bit-Gleitkommazahlen reduziert. Dies beschleunigt die Inferenzgeschwindigkeit erheblich bei nur minimalem Genauigkeitsverlust, wodurch das Modell effizienter für den Einsatz wird.
Frage 3: Kann Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo für kommerzielle Anwendungen eingesetzt werden?
A3: Ja, das Modell ist unter einer Community-Lizenz verfügbar, die sowohl die Nutzung für Forschungszwecke als auch für kommerzielle Zwecke erlaubt, sofern ethische Standards und die Rechte des Urhebers gewahrt bleiben.
Frage 4: Bis wann muss das Wissen für dieses Modell auf dem neuesten Stand sein?
A4: Der Wissensstand des Modells entspricht dem Stand von Dezember 2023. Das bedeutet, dass es möglicherweise keine Informationen über Ereignisse oder Entwicklungen enthält, die nach diesem Datum eingetreten sind.
Frage 5: Wie kann ich auf die API für Meta Llama 3.3 70B Instruct Turbo zugreifen?
A5: Sie können auf die API zugreifen, indem Sie sich auf der Website anmelden. KI/ML-API-PlattformEine ausführliche Dokumentation steht Ihnen ebenfalls zur Verfügung, um Sie bei der Integration zu unterstützen.
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