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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: 'replit/replit-code-v1-3b',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are SQL code assistant.',
},
{
role: 'user',
content: 'Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(\`Assistant: \${message}\`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
def main():
client = OpenAI(
api_key="",
base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="replit/replit-code-v1-3b",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are SQL code assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?",
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
if __name__ == "__main__":
main()
.png)
Produktdetails
🚀 Replit-Code-v1 (3B): Ihr fortschrittlicher KI-Code-Begleiter
Entdecken Replit-Code-v1-3b, ein hochmodernes, 2,7 Milliarden Parameter umfassendes kausales Sprachmodell, entwickelt von Replit, Inc. Dieses im Jahr 2023 eingeführte Modell wurde speziell für höchste Ansprüche entwickelt. Codevervollständigung in einem vielfältigen Ökosystem von Programmiersprachen.
Replit-Code-v1-3b wurde anhand eines umfangreichen Datensatzes von 525 Milliarden Token trainiert, der 20 gängige Programmiersprachen abdeckt und bietet Entwicklern eine leistungsstarke Grundlage für die Entwicklung intelligenter Codierungsanwendungen.
Wichtigste Modellspezifikationen:
- ✓ Modellbezeichnung: Replit-Code-v1-3b
- ✓ Entwickler: Replit
- ✓ Veröffentlichungsdatum: 2023
- ✓ Version: 1.0 (3 Milliarden Parameter)
- ✓ Modelltyp: Kausales Sprachmodell (codeorientiert)
🌟 Unübertroffene Schlüsselfunktionen für die Codeentwicklung
- ✅ Umfangreiche, freihändig lizenzierte Schulungsdaten: Basierend auf einem umfangreichen, qualitativ hochwertigen Datensatz, der Flexibilität für die kommerzielle Nutzung gewährleistet.
- ✅ Modernste Leistung: Erzielt führende Ergebnisse bei anspruchsvollen Benchmarks wie HumanEval und Multi-PLe und übertrifft dabei oft größere Modelle.
- ✅ Umfassende Mehrsprachigkeitsunterstützung: Umfassende Abdeckung der 30 wichtigsten Programmiersprachen von Replit, was die Vielseitigkeit erhöht.
- ✅ Fortschrittliche technische Architektur: Integriert die neuesten Techniken, darunter Flash Attention, AliBi Positional Embeddings und den LionW-Optimierer, für beispiellose Effizienz und Genauigkeit.
- ✅ Hochwertige, kuratierte Trainingsdaten: Profitieren Sie von speziellen Filter- und sorgfältigen Reinigungsverfahren, um optimale Lernbedingungen zu gewährleisten.
🎯 Verwendungszweck: Entwicklern grenzenlose Möglichkeiten eröffnen
Replit-Code-v1-3b ist als grundlegendes Modell für Entwickler verschiedenster Anwendungen konzipiert. Es bietet die Flexibilität für anwendungsspezifische Feinabstimmung ohne strenge kommerzielle Nutzungsbeschränkungen ist es ideal für eine breite Palette innovativer Projekte.
🌐 Umfassende Sprachunterstützung
Das Modell zeichnet sich durch robuste Unterstützung aus für 20 verschiedene Programmiersprachenund gewährleistet so eine umfassende Nutzbarkeit für verschiedene Codierungsumgebungen.
⚙️ Technischer Tiefeneinblick: Architektur & Training
Modellarchitektur
Replit-Code-v1-3b nutzt modernste Architekturinnovationen für Spitzenleistung. Es integriert Blitzlicht-Achtung Und AliBi PositionseinbettungenDies steigert die Effizienz sowohl beim Training als auch bei der Inferenz erheblich, insbesondere bei langen Eingabesequenzen.
Einblicke in Trainingsdaten
- 📖 Das Modell wurde anhand einer speziellen Teilmenge der Daten rigoros trainiert. Stack Dedup v1.2 DatensatzDie
- 📖 Diese Teilmenge umfasste 175 Milliarden Token, die sorgfältig aus 20 Programmiersprachen ausgewählt wurden.
- 📖 Die Trainingsdaten wurden drei Epochen lang wiederholt, was in einer beeindruckenden Gesamtzahl von 525 Milliarden verarbeiteten Token gipfelte.
- 📖 Anmerkung: Der genaue Stichtag für die Erfassung der Trainingsdaten des Modells ist weiterhin unbekannt.
Leistungskennzahlen
- 📊 Bei der Feinabstimmung mit öffentlichem Replit-Benutzercode zeigt Replit-Code-v1-3b überlegene Fähigkeiten, effektiv und übertrifft dabei deutlich größere Modelle wie den CodeLlama7B.Die
- 📊 Dieser Leistungsvorsprung zeigt sich besonders deutlich bei kritischen Benchmarks wie zum Beispiel HumanEval Und Mehrerewas seine Effizienz und Genauigkeit unterstreicht.
🛠️ Nutzung & ethische Überlegungen
API-Beispielverwendung
Die Integration von Replit-Code v1-3b in Ihre Anwendungen wird durch die API vereinfacht. Nachfolgend finden Sie ein konzeptionelles Beispiel für einen OpenAI-kompatiblen Chatvervollständigungs-Endpunkt:
// Beispiel für die Verwendung einer OpenAI-kompatiblen API zur Codevervollständigung const response = await fetch('https://api.replit.com/v1/chat/completions', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' // Ersetzen Sie dies durch Ihren tatsächlichen API-Schlüssel }, body: JSON.stringify({ model: 'replit/replit-code-v1-3b', messages: [ { role: 'system', content: 'Sie sind ein hilfreicher Codevervollständigungsassistent.' }, { role: 'user', content: 'Schreiben Sie eine Python-Funktion zum Umkehren eines Strings:' } ], max_tokens: 100 // Bei Bedarf anpassen }) }); const data = await response.json(); console.log(data.choices[0].message.content); Hinweis: Die spezifische Ausschnitt Ein Element aus dem Originalinhalt wurde durch ein konzeptionelles Codebeispiel ersetzt, um eine breitere Kompatibilität und Klarheit zu gewährleisten.
Ethische Richtlinien & verantwortungsvoller Umgang mit KI
⚠️ Wichtiger Hinweis:
Obwohl die Trainingsdaten des Modells strengen Bereinigungsfiltern unterzogen wurden, wird Benutzern dringend empfohlen, Sport zu treiben. angemessene Vorsicht Bei der Implementierung des Modells in Produktionssystemen werden kontinuierliche Überwachung und menschliche Aufsicht empfohlen, um eine verantwortungsvolle und ethische Anwendung der KI zu gewährleisten.
Lizenzinformationen
Der Modell-Checkpoint- und Vokabulardatei werden im Rahmen der Creative-Commons-Lizenz (CC BY-SA-4.0)Förderung breiter Zugänglichkeit und kollaborativer Weiterentwicklung. Quellcodedateien sind unter der weniger strengen Lizenzierung Apache-2.0-LizenzDie
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Wofür wird Replit-Code-v1-3b hauptsächlich verwendet?
Replit-Code-v1-3b ist primär für fortgeschrittene Anwender konzipiert. Codevervollständigung über mehrere Programmiersprachen hinweg, um Entwickler beim effizienteren Schreiben von Code zu unterstützen.
2. Wie viele Programmiersprachen werden unterstützt?
Das Modell unterstützt 20 verschiedene Programmiersprachen, einschließlich gängiger Sprachen wie Python, JavaScript, Java, C++ und vielen mehr, was es äußerst vielseitig macht.
3. Ist Replit-Code-v1-3b für kommerzielle Anwendungen geeignet?
Ja, das Modell basiert auf frei lizenzierten Trainingsdaten und bietet Flexibilität für Anwendungsspezifische Feinabstimmung ohne strenge Einschränkungen bei der kommerziellen NutzungDie
4. Was sind die wichtigsten technischen Innovationen?
Es beinhaltet fortschrittliche Techniken wie zum Beispiel Blitzlicht-Achtung Und AliBi Positionseinbettungen für effizientes Training und Inferenz, zusammen mit dem LionW-Optimierer.
5. Ist es anderen, größeren Modellen überlegen?
Ja, bei der Feinabstimmung mit öffentlichem Replit-Benutzercode hat Replit-Code-v1-3b im Vergleich zu deutlich größeren Modellen wie CodeLlama7B bei Benchmarks wie HumanEval und Multi-PLe eine überlegene Leistung gezeigt.
KI-Spielplatz
