OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Géminis, Nano Banana
Antrópico - Claude
xAI - Grok
Búsqueda profunda
Alibaba-Qwen
ByteDance - Lo mejor de ByteDance
Todos los modelos
Planes empresariales
Desarrollo de aplicaciones de IA
API de traducción de IA
Servicio de SEO/GEO con IA
Servicio de relaciones públicas optimizado geográficamente
Servicio de raspado web
Las mejores herramientas de IA
Los mejores robots con IA
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: 'meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf',
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="meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf",
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}")
Detalle del producto
✨ LLama-3 Chat (8B): IA conversacional optimizada
Desarrollado por Meta Lanzado el 18 de abril de 2024, LLama-3 Chat (8B) es un modelo de lenguaje extenso (LLM) de vanguardia, diseñado por expertos para un diálogo natural y coherente. Este modelo de 8 mil millones de parámetros está específicamente optimizado para la IA conversacional y las tareas de seguimiento de instrucciones, lo que lo convierte en la opción ideal para chatbots, asistentes virtuales y sistemas de atención al cliente.
Su arquitectura robusta garantiza resultados de alta calidad y un procesamiento eficiente, ofreciendo una solución equilibrada para desarrolladores e investigadores que buscan implementar capacidades conversacionales avanzadas.
Capacidades clave
- ✅ 8 mil millones de parámetros: Logra un equilibrio óptimo entre rendimiento potente y eficiencia computacional.
- 💬 Instrucciones adaptadas: Optimizado con precisión para comprender y seguir con exactitud las instrucciones del usuario, generando respuestas contextualmente relevantes.
- ⚡ Atención de consultas agrupadas (GQA): Mejora significativamente la velocidad de inferencia y mejora la escalabilidad general para aplicaciones exigentes.
- 📚 Longitud de contexto alto: Admite entradas de hasta 8.192 tokens, lo que permite una gestión de diálogos extensa y compleja.
- 🌐 Capacidades multilingües: Diseñado para procesar y generar texto de manera efectiva en múltiples idiomas, ideal para aplicaciones globales.
⚙️ Especificaciones técnicas
Arquitectura
LLama-3 Chat (8B) emplea un avanzado arquitectura del transformador, optimizado aún más con Atención de consultas agrupadas (GQA)Este sofisticado diseño facilita el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de texto, a la vez que ofrece resultados de alta calidad de forma constante. Su arquitectura es especialmente adecuada para gestionar las largas entradas de contexto que suelen encontrarse en conversaciones complejas.
Datos de entrenamiento
El modelo fue entrenado rigurosamente en un amplio conjunto de datos que comprende más de 15 billones de tokens Procedente de información pública. Este vasto conjunto de datos garantiza una comprensión amplia y profunda del lenguaje y el contexto.
- • Fuente de datos y tamaño: El corpus de capacitación incluye textos diversos de libros, sitios web y diversos medios, lo que mejora significativamente la solidez del modelo en una amplia gama de temas y estilos.
- • Nivel de conocimiento: La base de conocimientos del modelo está actualizada a partir de Marzo de 2023.
- • Diversidad y sesgo: Meta seleccionó meticulosamente los datos de entrenamiento para minimizar posibles sesgos y maximizar la diversidad de temas y estilos, lo que contribuyó a la efectividad y equidad general del modelo.
Métricas de rendimiento
LLama-3 Chat (8B) demuestra constantemente métricas de rendimiento sólidas en varios puntos de referencia.
Puntos de referencia comparativos de rendimiento para LLama-3 Chat (8B).
💡 Pautas de uso y ética
Ejemplos de código y acceso a la API
El modelo LLama-3 Chat (8B) está disponible en el Plataforma API de IA/ML bajo el identificador "LLama-3 Chat (8B)".
Los ejemplos de código para integrar LLama-3 Chat (8B) mediante API suelen implicar una solicitud de finalización del chat. Normalmente, se incluye la clave de API y se define el modelo y la estructura del mensaje.
importar solicitudes url = "SU_PUNTO_FINAL_DE_API/chat/completaciones" encabezados = { "Autorización": "Portador SU_CLAVE_DE_API", "Tipo-de-contenido": "application/json" } datos = { "modelo": "meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf", "mensajes": [ {"rol": "sistema", "contenido": "Eres un asistente útil."}, {"rol": "usuario", "contenido": "¿Cuál es la capital de Francia?"} ] } respuesta = solicitudes.post(url, encabezados=encabezados, json=datos) imprimir(respuesta.json()) Obtenga acceso directo a la API de LLama-3 Chat (8B) aquí para comenzar a construir sus aplicaciones.
Consideraciones éticas
Meta pone un fuerte énfasis en desarrollo ético de la IAAbogan por la transparencia en cuanto a las capacidades y limitaciones inherentes del modelo. Se anima a los usuarios a seguir las pautas de uso responsable para evitar cualquier posible uso indebido o la generación de contenido dañino.
Licencias
Los modelos LLama, incluido LLama-3 Chat (8B), se distribuyen bajo un licencia de código abiertoEsta licencia permite tanto la investigación como el uso comercial, siempre que se cumplan todos los estándares éticos y los requisitos de cumplimiento.
❓ Preguntas frecuentes
P1: ¿Para qué está diseñado principalmente LLama-3 Chat (8B)?
LLama-3 Chat (8B) está optimizado principalmente para IA conversacional y tareas de seguimiento de instrucciones, lo que lo hace ideal para desarrollar chatbots, asistentes virtuales y sistemas de atención al cliente que requieren un diálogo natural y coherente.
P2: ¿Cuál es el tamaño de la ventana de contexto para LLama-3 Chat (8B)?
El modelo admite una longitud de contexto alta, lo que permite entradas de hasta 8,192 tokensEsto le permite gestionar diálogos extensos y complejos de manera eficaz.
P3: ¿LLama-3 Chat (8B) es adecuado para aplicaciones multilingües?
Sí, LLama-3 Chat (8B) posee robustas capacidades multilingües, lo que le permite procesar y generar texto en múltiples idiomas, lo que lo hace muy adecuado para diversas aplicaciones globales.
P4: ¿Cuál es la fecha límite de conocimientos para LLama-3 Chat (8B)?
El conocimiento del modelo está actualizado a partir de Marzo de 2023, basándose en los amplios datos de entrenamiento a los que estuvo expuesto.
Q5: ¿LLama-3 Chat (8B) está disponible para uso comercial?
Sí, los modelos LLama, incluida la versión de chat 8B, se lanzan bajo un licencia de código abierto que permite tanto la investigación como el uso comercial, siempre que se mantengan los estándares éticos.
Patio de juegos de IA
