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Acceso
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: 'eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b',
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="eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b",
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}")
.png)
Detalle del producto
📚 EVA Qwen2.5 14B: Un modelo de lenguaje especializado para la narración creativa
Información básica
- ✨ Nombre del modelo: EVA Qwen2.5 14B
- 💻 Desarrollador/Creador: EVA-UNIDAD-01
- 📅 Fecha de lanzamiento: 31 de octubre de 2024
- 🔄 Versión: 0.1
- 📖 Tipo de modelo: Generación de texto (juegos de rol y escritura de historias)
Descripción general
EVA Qwen2.5 14B es una modelo de lenguaje especializado Diseñado meticulosamente para escenarios avanzados de juego de rol (RP) y tareas complejas de escritura creativa. Representa un ajuste fino de todos los parámetros del robusto modelo base Qwen2.5 14B, aprovechando una mezcla diversa de conjuntos de datos sintéticos y naturales para mejorar significativamente sus capacidades creativas y generativas.
Características principales
- 🔢 Recuento de parámetros: 14 mil millones de parámetros que garantizan una comprensión y generación de lenguaje robusta.
- 📑 Longitud del contexto: Admite una longitud de contexto máxima expansiva de 128 000 tokens, lo que facilita un desarrollo narrativo extenso y coherente.
- 🔧Ajuste fino: Optimizado para una creatividad y versatilidad superiores a través de un riguroso entrenamiento de conjuntos de datos.
- ⚙️ Configuraciones de muestreo: Ofrece múltiples opciones de muestreo, incluido el muestreo de temperatura y top-k, para adaptar con precisión el estilo y la creatividad de la salida.
Uso previsto
Este modelo está diseñado principalmente para escenarios de juego de roles, generación de historias convincentes y diversos proyectos de escritura creativaEs una herramienta ideal para desarrolladores de juegos, escritores profesionales y creadores de contenido que buscan asistencia avanzada de IA.
Soporte de idiomas
Actualmente, EVA Qwen2.5 14B proporciona un soporte sólido para Inglés generación de lenguaje.
🔧 Detalles técnicos
Arquitectura
EVA Qwen2.5 14B está construido arquitectónicamente sobre la base de la tecnología avanzada Arquitectura de Qwen2, que está específicamente optimizado para tareas de modelado de lenguaje causal. Utiliza el 'Qwen2ParaCausalLM' arquitectura y funciona con un "Qwen2Tokenizer" para un procesamiento de texto eficiente.
Datos de entrenamiento
El modelo se entrenó en un conjunto de datos meticulosamente seleccionado y diverso, que incluye:
- Mezcla de datos de Celeste 70B (excluyendo el subconjunto Opus Instruct).
- Conjunto de datos Opus_Instruct_25k de Kalomaze, cuidadosamente filtrado para eliminar las respuestas de rechazo.
- 🖼️ Subconjuntos seleccionados a partir de indicaciones de escritura y cuentos cortos de ChatGPT de alta calidad.
Los datos de entrenamiento totales comprenden aproximadamente 1,5 millones de tokens derivado de datos de juegos de roles, combinados con datos sintéticos diseñados específicamente para amplificar sus capacidades narrativas.
Fuente y tamaño de los datos
Los datos de entrenamiento integran una amplia gama de fuentes, todas ellas destinadas a mejorar la capacidad del modelo para generar narrativas coherentes y atractivas. Esta cuidadosa combinación de datos sintéticos y naturales contribuye significativamente a su robustez en diversas indicaciones de escritura.
Límite de conocimiento
El modelo posee una fecha de corte de conocimiento de Octubre de 2023.
Diversidad y sesgo
La diversidad inherente dentro del conjunto de datos de entrenamiento es crucial en mitigar posibles sesgos, lo que hace que el modelo sea más adaptable y equitativo en diferentes contextos y estilos narrativos. Se dedican esfuerzos continuos a perfeccionar el conjunto de datos para lograr una mejora sostenida del rendimiento y la generación de valores éticos.
📊 Métricas de rendimiento
- 🚀 Velocidad de inferencia: El modelo logra aproximadamente 15,63 tokens/segundo en condiciones óptimas con una sola GPU.
- ⏱️ Latencia: La latencia promedio es de alrededor de 3,03 segundos por solicitud, garantizando interacciones receptivas.
- 💻 Requisito de VRAM: Requiere aproximadamente 29,6 GB de VRAM para un funcionamiento eficiente y suave.
- ☔️ Rendimiento: Capaz de procesar múltiples solicitudes simultáneamente, manteniendo el rendimiento incluso en condiciones de alta carga.
🔄 Comparación con otros modelos
Ventajas
- ✅ Alto rendimiento, tamaño moderado: EVA Qwen2.5 14B logra un equilibrio excelente, ofreciendo sólidas capacidades de procesamiento del lenguaje con una eficiencia de recursos superior. Mientras que los modelos más grandes como Llama 3 (70B) Para proporcionar conocimientos más profundos, exigen significativamente más recursos computacionales.
- 🌍 Precisión multilingüe: Ideal para tareas globales, el EVA Qwen2.5 14B maneja con destreza contextos con matices. Aunque GPT-4 También admite tareas multilingües, pero conlleva costos operativos sustancialmente más altos.
- 💾 Eficiencia de la memoria: Optimizado para un rendimiento más fluido, especialmente en configuraciones con recursos limitados. Modelos como Halcón 40B ofrecen una potencia inmensa pero requieren considerablemente más memoria.
- 🧩 Versatilidad: EVA Qwen destaca en una amplia gama de tareas sin necesidad de realizar ajustes exhaustivos. FLAN-T5 También demuestra adaptabilidad, puede exigir más ajustes para aplicaciones altamente especializadas.
Limitaciones
- ⚠️ Profundidad del parámetro inferior: Carece del intrincado poder analítico de los modelos ultra grandes como Llama 3.2 90B Visión Instrucción Turbo, que son más adecuados para procesar conjuntos de datos grandes y complejos.
- ⚠️ Potencia menos especializada: Para tareas muy específicas o de nicho, se utilizan modelos como Soneto Claude 3.5 y GPT-4o pueden ofrecer un rendimiento superior debido a sus conjuntos de datos y recuentos de parámetros significativamente más grandes.
- ⚠️ Precisión vs. Recursos: Si bien EVA Qwen es altamente eficiente para aplicaciones generales, para requisitos de precisión máxima, se utilizan modelos con parámetros más altos como Géminis 1.5 Pro Generalmente son más adecuados.
📦 Uso e integración
Ejemplos de código
El modelo EVA Qwen2.5 14B es fácilmente accesible en el Plataforma API de IA/ML bajo el identificador "eva-unidad-01/eva-qwen-2.5-14b".
import openai client = openai.OpenAI( api_key="TU_CLAVE_API", base_url="https://api.ai.cc/v1", ) chat_completion = client.chat.completions.create( messages=[ { "role": "user", "content": "Cuéntame una historia corta sobre un caballero valiente y un dragón sabio.", } ], model="eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b", max_tokens=200, temperature=0.7, ) print(chat_completion.choices[0].message.content) Documentación de la API
Integral Documentación de la API está disponible para guiar a los desarrolladores a través de una integración y utilización perfectas.
💡 Pautas éticas
El desarrollo de EVA Qwen2.5 se adhiere a estrictas consideraciones éticas respecto al contenido generado por IA. Esto incluye un fuerte énfasis en transparencia en el uso y la identificación y mitigación proactiva de posibles sesgos en las narrativas generadas. Los creadores abogan por la aplicación responsable y ética del modelo en todos los contextos creativos.
📃 Licencias
EVA Qwen2.5 14B se distribuye bajo la Licencia Apache 2.0Esta licencia permisiva otorga derechos de uso tanto comerciales como no comerciales, lo que permite a los desarrolladores integrar el modelo en una amplia gama de aplicaciones sin limitaciones restrictivas.
🚀 Obtenga acceso a la API EVA Qwen2.5 hoy: ¡Regístrate ahora!
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Para qué se utiliza principalmente EVA Qwen2.5 14B?
A: EVA Qwen2.5 14B es un modelo de lenguaje especializado y optimizado para escenarios de juego de roles, generación de historias creativas y diversas tareas de escritura creativa, lo que lo hace ideal para escritores, desarrolladores de juegos y creadores de contenido.
P2: ¿Cuál es la longitud máxima de contexto admitida por este modelo?
A: El modelo admite una longitud de contexto máxima impresionante de 128.000 tokens, lo que permite una entrada extensa y detallada para narrativas complejas.
P3: ¿Cómo se compara el EVA Qwen2.5 14B con modelos más grandes como Llama 3 o GPT-4?
A: EVA Qwen2.5 14B ofrece una Fuerte equilibrio entre alto rendimiento y moderada eficiencia de recursosSi bien los modelos más grandes pueden ofrecer mayor capacidad analítica o capacidades multilingües más amplias, EVA Qwen está optimizado para tareas creativas con mayor eficiencia de memoria y menores costos computacionales.
Q4: ¿Cuál es la licencia para EVA Qwen2.5 14B?
A: El modelo se lanza bajo la Licencia Apache 2.0, que permite el uso tanto comercial como no comercial, proporcionando flexibilidad a los desarrolladores.
Q5: ¿Cómo puedo acceder y utilizar EVA Qwen2.5 14B?
A: Puedes acceder al modelo a través del Plataforma API de IA/ML utilizando el identificador del modelo "eva-unidad-01/eva-qwen-2.5-14b"Se proporciona documentación API detallada y ejemplos de código para una fácil integración.
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