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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: 'OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3',
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="OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3",
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
ℹ Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B): Modellübersicht
Der Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) ist ein hochmodernes Open-Source-Large-Language-Model (LLM), das von Open-Assistant und veröffentlicht in April 2023 (Version 1.0). Dieses Modell basiert auf der robusten StableLM-Architektur und wurde einem sorgfältigen Supervised Fine-Tuning (SFT) unterzogen, um seine Fähigkeiten in einem breiten Spektrum von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu verbessern.
Es wurde speziell entwickelt, um Entwickler und Forscher zu unterstützen und bietet eine zugängliche Plattform zur Generierung äußerst menschenähnlicher Textantworten und zur Durchführung komplexer sprachlicher Operationen.
✓ Wesentliche Funktionen und Merkmale
- ✓ 7 Milliarden Parameter: Eine beträchtliche Modellgröße, die ein differenziertes Sprachverständnis und eine ausgefeilte Sprachgenerierung ermöglicht.
- ✓ Open Source & frei verfügbar: Gewährleistung breiter Zugänglichkeit und Förderung gemeinschaftsgetriebener Innovationen.
- ✓ Überwachtes Feintuning (SFT): Nutzt fortschrittliche Feinabstimmungstechniken für eine optimierte Leistung.
- ✓ Hochwertige Textgenerierung: Fähig, kohärente, kontextbezogene und menschenähnliche Textantworten zu erzeugen.
- ✓ Mehrsprachige Unterstützung: Entwickelt für die Verarbeitung und Generierung von Texten in mehreren Sprachen, mit einem Schwerpunkt auf Englisch und anderen weit verbreiteten Sprachen.
● Vielseitige Anwendungsmöglichkeiten
Dieses äußerst anpassungsfähige Modell eignet sich für eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), darunter:
- ● Erweiterte Textgenerierung und Inhaltserstellung
- ● Ausgefeilte Frage-Antwort-Systeme
- ● Effiziente Textzusammenfassung
- ● Genaue Sprachübersetzung
- ● Codegenerierung und -analyse für Entwickler
ℹ Technische Spezifikationen
Architektur
Der Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) basiert auf der weit verbreiteten TransformatorarchitekturEs handelt sich um einen Eckpfeiler moderner großer Sprachmodelle. Es ist sehr wahrscheinlich, dass es ein Transformer-Design verwendet, das ausschließlich auf Decodern basiert, ähnlich wie andere führende generative Modelle, beispielsweise jene der GPT-Serie.
Trainingsdaten und Wissensgrenzwert
Obwohl genaue Details zum Trainingsdatensatz nicht öffentlich bekannt gegeben werden, wird davon ausgegangen, dass er als Open-Source-Projekt von LAION und Stability AI auf einem … trainiert wurde. massive und vielfältige Sammlung öffentlich verfügbarer TextdatenDies umfasst typischerweise riesige Mengen an aus dem Internet gesammelten Texten, Büchern und anderen digitalen Inhalten, die potenziell Hunderte von Gigabyte bis mehrere Terabyte umfassen.
Das genaue Stichtag für die Kenntnis wird nicht explizit erwähnt. Angesichts der Veröffentlichung im Jahr April 2023Es ist daher vernünftig anzunehmen, dass seine Wissensbasis den Informationsstand bis etwa Ende 2000 widerspiegelt. 2022 oder früh 2023Die
Diversität und Voreingenommenheit
Ohne genaue Informationen zur Zusammensetzung der Trainingsdaten bleibt eine umfassende Bewertung der Diversität des Modells und potenzieller Verzerrungen schwierig. Dennoch legen Open-Source-Projekte in der Regel Wert darauf, Verzerrungen zu erkennen und zu minimieren, und Nutzer werden ermutigt, eigene Bewertungen durchzuführen.
Leistungskennzahlen und Überlegungen
Detaillierte Leistungskennzahlen für die StableLM SFT-7 (7B) In den verfügbaren Informationen werden keine Modelle angegeben. Typische Bewertungsmetriken für Sprachmodelle dieser Größenordnung umfassen jedoch häufig Folgendes:
- ✓ Verwirrung: Ein wichtiger Indikator dafür, wie gut das Modell eine Textprobe vorhersagt; niedrigere Werte bedeuten eine bessere Leistung.
- ✓ BLUE-Wertung: Wird hauptsächlich zur Beurteilung der Qualität von maschinellen Übersetzungsergebnissen verwendet.
- ✓ ROUGE-Wertung: Wird eingesetzt, um die Qualität und Genauigkeit von Textzusammenfassungsaufgaben zu bewerten.
- ✓ F1-Ergebnis: Eine gängige Kennzahl zur Bewertung der Genauigkeit von Klassifizierungsaufgaben.
Inferenzgeschwindigkeit und Robustheit
Die Inferenzgeschwindigkeit für ein Modell mit 7 Milliarden Parametern variiert erheblich je nach verwendeter Hardware. Auf modernen GPUs liegt die Generierung von Antworten typischerweise im Bereich von Millisekunden bis wenige Sekundenabhängig von Länge und Komplexität der Ausgabe.
Die Robustheit des Modells über verschiedene Themenbereiche und Sprachen hinweg wird direkt durch den Umfang und die Vielfalt seiner Trainingsdaten beeinflusst. Von einem Modell mit 7 Milliarden Parametern wird erwartet, dass es über folgende Eigenschaften verfügt: starke GeneralisierungsfähigkeitenDie spezifische Leistungsfähigkeit bei sehr unterschiedlichen Eingangsgrößen erfordert jedoch weitere strenge Tests und Bewertungen.
⚠ Nutzungs- und Ethikrichtlinien
Zugriff auf das Modell
Während spezifische Gebrauchsanweisungen für die Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) waren in den bereitgestellten Informationen nicht detailliert beschrieben; da es sich um ein Open-Source-Modell handelt, ist es typischerweise über weit verbreitete Machine-Learning-Frameworks wie z. B. zugänglich und integrierbar. PyTorch oder TensorFlowEntwickler sollten das offizielle Open-Assistant-Projekt-Repository für die endgültige Dokumentation und Codebeispiele konsultieren.
(Codebeispiele oder Integrations-Snippets, wie z. B. solche, die auf "open-ai.chat-completion" oder "OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3" verweisen, finden sich üblicherweise hier in der offiziellen Dokumentation.)
Ethische KI-Prinzipien
Es ist von größter Wichtigkeit, dass alle Nutzer die etablierten ethischen Grundsätze der KI einhalten, wenn sie mit großen Sprachmodellen interagieren oder diese einsetzen. Zu den wichtigsten ethischen Aspekten gehören:
- ⚠ Vermeidung schädlicher Inhalte: Die Erzeugung, Förderung oder Verbreitung von voreingenommenen, diskriminierenden oder anderweitig anstößigen Inhalten proaktiv verhindern.
- ⚠ Achtung des geistigen Eigentums: Die Einhaltung der Urheberrechtsgesetze sicherstellen und alle Formen von Rechten an geistigem Eigentum respektieren.
- ⚠ Förderung von Transparenz: Es wird deutlich gekennzeichnet, wenn Inhalte durch KI generiert oder erweitert wurden.
- ⚠ Schutz der Privatsphäre der Nutzer: Wir setzen robuste Maßnahmen um, um personenbezogene Daten zu schützen und die Privatsphäre der Nutzer während der gesamten Datenverarbeitung zu gewährleisten.
Lizenzinformationen
Die spezifische Lizenz, die die Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) Das Modell wurde in den verfügbaren Details nicht explizit erwähnt. Da es sich jedoch um ein öffentliches Open-Source-Projekt handelt, wird es üblicherweise unter einer freizügigen Open-Source-Lizenz wie beispielsweise veröffentlicht. MIT, Apache 2.0, oder Creative CommonsDiese Lizenzen erlauben in der Regel eine breite Nutzung, Modifizierung und Verbreitung. Nutzern wird empfohlen, die endgültigen Lizenzbedingungen im offiziellen Projekt-Repository oder in der Dokumentation einzusehen.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist das Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B)?
A1: Es handelt sich um ein Open-Source Large Language Model (LLM) mit 7 Milliarden Parametern, das von Open-Assistant im April 2023 veröffentlicht wurde. Es basiert auf der StableLM-Architektur und verwendet Supervised Fine-Tuning (SFT) für verschiedene NLP-Aufgaben.
Frage 2: Was sind die Hauptanwendungsgebiete dieses Modells?
A2: Das Modell ist für ein breites Spektrum von NLP-Anwendungen konzipiert, darunter Textgenerierung, Fragebeantwortung, Zusammenfassung, Sprachübersetzung sowie Codegenerierung und -analyse.
Frage 3: Ist Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) wirklich Open Source?
A3: Ja, es handelt sich um ein Open-Source-Modell, das von Open-Assistant entwickelt wurde und frei verfügbar ist. Obwohl die genauen Lizenzdetails nicht genannt wurden, ist davon auszugehen, dass es unter einer freizügigen Open-Source-Lizenz wie MIT oder Apache 2.0 steht.
Frage 4: Bis wann muss das Wissen für dieses Modell auf dem neuesten Stand sein?
A4: Der genaue Stichtag für die Wissensgenerierung ist nicht angegeben. Angesichts der Veröffentlichung im April 2023 reichen die Trainingsdaten jedoch wahrscheinlich bis Ende 2022 oder Anfang 2023.
Frage 5: Wie können Entwickler auf das StableLM SFT-7 (7B)-Modell zugreifen und es integrieren?
A5: Als Open-Source-Modell lässt es sich typischerweise über gängige Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow nutzen und integrieren. Entwickler sollten das offizielle Open-Assistant-Projekt-Repository für detaillierte Dokumentation, Codebeispiele und Integrationsleitfäden konsultieren.
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