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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: 'Qwen/Qwen2-1.5B-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": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
.webp)
Produktdetails
✨ Qwen2 1.5B Instruct: Ein kompaktes und leistungsstarkes Sprachmodell
Wir stellen vor Qwen2 1.5B Anleitung, ein hochmodernes, auf Anweisungen abgestimmtes Sprachmodell, entwickelt vom renommierten Qwen-Team der Alibaba Group. Veröffentlicht am 7. Juni 2024Als Version 2.0 bietet dieses Text-zu-Text-Modell ein optimales Gleichgewicht zwischen hoher Leistung und effizienter Ressourcennutzung und ist somit eine ausgezeichnete Wahl für ein breites Spektrum von Anwendungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP).
Grundlegende Informationen:
- Modellbezeichnung: Qwen2 1.5B Anleitung
- Entwickler/Schöpfer: Qwen-Team (Alibaba-Gruppe)
- Veröffentlichungsdatum: 7. Juni 2024
- Version: 2.0
- Modelltyp: Text-zu-Text-Sprachmodell
🚀 Hauptmerkmale und Leistungsvorteile
Qwen2 1.5B Instruct ist mit fortschrittlichen Funktionen ausgestattet, um überragende Leistung und Effizienz zu bieten:
- Anleitungsoptimiert: Optimiert für ein besseres Verständnis und die Ausführung spezifischer Aufgaben, was zu höherer Genauigkeit und Relevanz führt.
- Gruppenabfrageaufmerksamkeit (GQA): Verbessert die Inferenzgeschwindigkeit deutlich und reduziert den Speicherverbrauch, wodurch es sich hervorragend für diverse Anwendungen eignet.
- Gebundene Einbettungen: Steigert die Parametereffizienz und trägt so zur kompakten Größe des Modells bei, ohne die Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen.
- Erweiterte Kontextlänge: Verarbeitet Eingaben von bis zu 128.000 Token und erzeugt Ausgaben, die bis zu 8.000 Tokenwodurch ein tieferes Kontextverständnis ermöglicht wird.
- Robuste mehrsprachige Unterstützung: Unterstützt 29 weitere Sprachen neben Englisch und Chinesisch, darunter Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch und Arabisch, und spricht damit eine globale Nutzerbasis an.
✅ Vorgesehene Anwendungsfälle und Anwendungen
Qwen2 1.5B Instruct ist ein äußerst vielseitiges Modell, das sich für ein breites Spektrum an Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung eignet, darunter:
- Textgenerierung: Erstellung kohärenter und kontextrelevanter Inhalte.
- Fragebeantwortung: Genaue und aufschlussreiche Antworten auf Anfragen liefern.
- Sprachverständnis: Analyse und Interpretation komplexer sprachlicher Muster.
- Codegenerierung: Unterstützung von Entwicklern bei der Generierung von Code-Snippets und Funktionen.
- Mathematische Problemlösung: Numerische und logische Herausforderungen meistern.
⚙️ Technische Details & Architektur
Architektur:
Das Modell basiert auf dem robusten Transformatorarchitektur, erweitert um einige wichtige Modifikationen:
- SwiGLU-Aktivierung: Verbessert die Nichtlinearität und die Modellleistung.
- Achtung QKV-Verzerrung: Verfeinert den Aufmerksamkeitsmechanismus für bessere Konzentration und besseres Verständnis.
- Gruppenabfrageaufmerksamkeit (GQA): Optimiert die Verarbeitung für schnellere und speichereffizientere Abläufe.
- Erweiterter Tokenizer: Ein verbesserter Tokenizer, der speziell für die überlegene Verarbeitung mehrerer natürlicher Sprachen und Codes entwickelt wurde.
Trainingsdaten:
- Datenquelle und -größe: Das Modell wurde anhand eines umfangreichen Datensatzes trainiert, der ungefähr 18 Billionen TokenDie
- Wissensgrenze: Das Wissen des Modells ist aktuell bis September 2024Die
- Diversität & Voreingenommenheit: Die Trainingsdaten umfassen ein breites Spektrum an Sprachen und Domänen und wurden sorgfältig zusammengestellt, um Verzerrungen zu reduzieren und die Robustheit des Modells über verschiedene Themenbereiche hinweg zu verbessern.
Leistungskennzahlen:
Qwen2 1.5B Instruct weist im Vergleich zum Vorgängermodell deutliche Leistungsverbesserungen auf.
Abbildung: Leistungsvergleich zwischen Qwen2 1.5B Instruct und seinem Vorgänger.
Vergleich mit anderen Modellen:
- Genauigkeit: Zeigt im Vergleich zum Vorgängermodell deutliche Verbesserungen bei verschiedenen Branchenstandards.
- Geschwindigkeit: Die Implementierung von Group Query Attention (GQA) gewährleistet deutlich schnellere Inferenzraten im Vergleich zu früheren Versionen.
- Robustheit: Erweiterte Mehrsprachigkeitsfähigkeiten und ein vielfältiger Trainingsdatensatz tragen zu einer verbesserten Generalisierung über eine Vielzahl von Themen und Sprachen hinweg bei.
- Praxistests: In unseren internen Auswertungen, einschließlich umfassender Analysen wie z. B. LLama 3 vs. Qwen 2 Vergleich Und Vergleich von Qwen 2 72B und ChatGPT 4oQwen2 zeigte eine bemerkenswerte Leistung, selbst bei kulturspezifischen und nicht offensichtlichen Eingabeaufforderungen. Aufgrund seiner starken Unterstützung ist es besonders für Anwendungen mit asiatischen Sprachgruppen zu empfehlen.
📚 Nutzungs- und Ethikrichtlinien
Codebeispiele:
Die Integration von Qwen2 1.5B Instruct in Ihre Projekte ist bewusst einfach gehalten. Hier ein typisches Beispiel für die Chatvervollständigung:
Hinweis: Die konkreten Implementierungsdetails können je nach Entwicklungsumgebung und API-Integration variieren.
Ethische Richtlinien:
Verantwortungsbewusstes und ethisches Vorgehen ist von größter Bedeutung. Nutzern wird dringend empfohlen, die folgenden Grundsätze zu beachten:
- Respektieren Rechte an geistigem Eigentum bei der Einbindung generierter Inhalte in private oder kommerzielle Projekte.
- Seien Sie sich potenzieller Gefahren kritisch bewusst und gehen Sie darauf ein. Verzerrungen das in den Ausgaben des Modells erscheinen könnte.
- Nutzen Sie das Modell verantwortungsvoll und vermeiden Sie aktiv die Generierung von Fehlern. schädliche, irreführende oder unangemessene InhalteDie
Lizenzierung:
Qwen2 1.5B Instruct wird unter der Genehmigung zur Verfügung gestellt Apache 2.0 LizenzDies ermöglicht einen breiten Einsatz sowohl in kommerziellen als auch in nicht-kommerziellen Anwendungen.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was ist Qwen2 1.5B Instruct?
A1: Qwen2 1.5B Instruct ist ein kompaktes, auf Anweisungen abgestimmtes Text-zu-Text-Sprachmodell des Qwen-Teams der Alibaba Group, das für eine effiziente Leistung bei verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung entwickelt wurde.
Frage 2: Was sind die wichtigsten Merkmale, die zu seiner Effizienz beitragen?
A2: Seine Effizienz beruht auf Group Query Attention (GQA) für schnellere Inferenz und reduzierten Speicherbedarf, gebundenen Einbettungen zur Parameteroptimierung und einer erweiterten Kontextlänge, wodurch eine hohe Leistungsfähigkeit mit Ressourcenfreundlichkeit in Einklang gebracht wird.
Frage 3: Wie viele Sprachen unterstützt Qwen2 1.5B Instruct?
A3: Das Modell bietet robuste mehrsprachige Unterstützung für 29 Sprachen, darunter eine breite Palette globaler Sprachen wie Englisch, Chinesisch, Französisch, Spanisch, Japanisch, Koreanisch und Arabisch.
Frage 4: Kann Qwen2 1.5B Instruct für kommerzielle Zwecke verwendet werden?
A4: Ja, Qwen2 1.5B Instruct wird unter der Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht, die seine Verwendung sowohl für kommerzielle als auch nichtkommerzielle Anwendungen erlaubt.
Frage 5: Bis wann muss das Wissen für dieses Modell auf dem neuesten Stand sein?
A5: Die Trainingsdaten des Modells gewährleisten, dass sein Wissen bis September 2024 aktuell ist und somit Zugriff auf aktuelle Informationen und Trends bietet.
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