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MPT-Chat (7B)

API MPT-Chat (7B) de MosaicML: modelo de chatbot avanzado que ofrece una generación de diálogo eficiente y realista con amplias optimizaciones de entrenamiento.

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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: 'togethercomputer/mpt-7b-chat',
    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="togethercomputer/mpt-7b-chat",
    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}")

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MPT-Chat (7B)

Detalle del producto

Presentamos MPT-7B: un potente transformador de código abierto para PNL avanzada

MPT-7B marca un logro significativo de MosaicML, cuyo objetivo es democratizar el acceso a la tecnología de transformadores de última generación. Como Transformador estilo decodificador y un miembro de la Modelo de lenguaje grande de estilo GPT La familia MPT-7B está diseñada meticulosamente para sobresalir en tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) tanto generales como altamente especializadas, con una capacidad excepcional para gestionar secuencias de entrada extremadamente largasLanzada en mayo de 2023, su versión inicial generó variantes especializadas como MPT-7B-Chat, MPT-7B-Instruct y MPT-7B-StoryWriter-65k+, cada una diseñada para aplicaciones específicas.

Características principales e innovaciones

✅ Comercialmente utilizable y de código abierto

El modelo base y varias variantes se lanzan bajo la flexibilidad Licencia Apache-2.0, garantizando una amplia accesibilidad y empoderando a los desarrolladores y empresas con posibilidades de aplicaciones comerciales.

📚 Manejo de secuencias de entrada largas sin precedentes

Utilizando lo avanzado ALiBi (Atención con sesgos lineales) Con esta técnica, el MPT-7B puede procesar longitudes de entrada de hasta un asombroso 65.000 tokens, lo que lo hace excepcionalmente adecuado para el análisis exhaustivo de documentos, la generación de contenido extenso y tareas complejas de comprensión de textos.

⚡ Alta eficiencia y rendimiento acelerado

Diseñado con Atención rápida y Transformador más rápidoMPT-7B ofrece velocidades de entrenamiento e inferencia significativamente más rápidas. Esta optimización no solo mejora el rendimiento, sino que también se traduce en reducciones sustanciales de los costos operativos.

🌐 Amplia accesibilidad y fácil integración

MPT-7B se integra perfectamente con Cara abrazada, lo que garantiza una implementación sencilla y compatibilidad con los flujos de trabajo de aprendizaje automático existentes, reduciendo así la barrera de adopción tanto para investigadores como para desarrolladores.

Casos de uso previstos versátiles

🔬 Investigación y desarrollo de aplicaciones de IA: Una base ideal para la investigación del aprendizaje automático y la creación de aplicaciones innovadoras impulsadas por IA.
💼 Soluciones comerciales y empresariales: Altamente versátil para su implementación en diversos entornos comerciales, desde empresas de tecnología avanzada hasta la industria del entretenimiento, facilitando soluciones a medida.
🗣️ IA generativa especializada: Variantes como MPT-7B-Chat están optimizados para la IA conversacional, MPT-7B-Instruir para seguir instrucciones precisas, y MPT-7B-Escritor de historias-65k+ para la generación de narrativas convincentes.

Especificaciones técnicas y capacitación

⚙️ Arquitectura: Construido como un poderoso transformador solo decodificador modelo, comprende 6.7 mil millones de parámetros, diseñado meticulosamente para una comprensión contextual profunda y una generación de texto de alta calidad.

🧠 Datos de entrenamiento completos: La robustez del modelo se atribuye a su entrenamiento en un entorno expansivo. 1 billón de tokens, derivado de un conjunto de datos rigurosamente seleccionados que combinan de forma inteligente diversas fuentes de texto y código, lo que garantiza una comprensión lingüística y contextual holística.

🌐 Diversas fuentes de datos: La capacitación involucró corpus de gran escala como Books3, Common Crawl y varios conjuntos de datos específicos del dominio, lo que proporcionó una rica combinación de contenido general y especializado.

🗓️ Nivel de conocimiento: El modelo incorpora los datos más recientes y relevantes disponibles hasta el año 2023, permitiendo una comprensión contemporánea del lenguaje y el contexto.

🌍 Soporte de idiomas: Centrado principalmente en InglésMPT-7B fue entrenado en una amplia variedad de tipos de textos, que abarcan tanto escritura técnica como creativa, para garantizar una comprensión del lenguaje sólida y matizada.

Criterios de desempeño y marco ético

📈 Métricas de rendimiento

Exactitud: Demuestra un alto rendimiento, coincidiendo constantemente y en varios aspectos. superando a los contemporáneos como LLaMA-7B en varios puntos de referencia estandarizados.
Robustez: Demuestra una capacidad demostrada para manejar una amplia gama de insumos y tareas, mostrando excelente generalización a través de numerosos puntos de referencia y aplicaciones prácticas del mundo real.

⚖️ Pautas éticas y licencias

Desarrollo ético de IA: MPT-7B se adhiere estrictamente a prácticas éticas de desarrollo de IA, enfatizando transparencia, equidad y uso responsableEstas pautas están detalladamente documentadas para garantizar una implementación segura y beneficiosa.

Tipo de licencia: La concesión de licencias para las variantes del MPT-7B varía. Si bien el modelo principal suele utilizar la permisiva Apache-2.0, ciertos usos o variantes pueden quedar sujetos a licencias más restrictivas como CC-By-NC-SA-4.0Se recomienda encarecidamente a los usuarios que revisen los términos de licencia específicos de cada variante para garantizar un uso adecuado.

Diversidad y sesgo: Los datos de entrenamiento del modelo se construyeron cuidadosamente para minimizar el sesgo mediante una amplia gama de fuentes de texto, géneros y estilos. MosaicML realiza evaluaciones continuas para abordar y corregir eficazmente cualquier sesgo emergente.

Uso práctico y ejemplos de código

💻 Integración perfecta con HuggingFace: Integrar MPT-7B en sus proyectos es sencillo. A continuación, se muestra un ejemplo de código que muestra cómo cargar y usar una variante de MPT-7B para la generación de texto.

desde transformadores importe AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Cargar tokenizador y modelo para MPT-7B-Chat
 tokenizador = AutoTokenizer.from_pretrained( "mosaicml/mpt-7b-chat" , código remoto de confianza = True )
 modelo = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "mosaicml/mpt-7b-chat" , código_remoto_de_confianza= True )

# Preparar texto de entrada
 input_text = "Como asistente de IA, cuéntame una historia breve e inspiradora sobre la perseverancia".
 input_ids = tokenizer.encode(texto_de_entrada, tensores_de_retorno= "pt" )

# Generar salida
 salida = modelo.generar(identificadores_de_entrada, longitud_máxima=150, número_de_secuencias_de_retorno=1, hacer_muestra= Verdadero , temperatura=0.7)
 imprimir(tokenizer.decode(salida[0], saltar_tokens_especiales= Verdadero ))

(Nota: El original `La etiqueta ` era un elemento personalizado. Este ejemplo proporciona un bloque de código funcional y optimizado para SEO para una demostración práctica.

Preguntas frecuentes (FAQ)

❓ P1: ¿Qué es exactamente MPT-7B?
A: MPT-7B es un Modelo de lenguaje grande Transformer de código abierto y estilo decodificador Desarrollado por MosaicML. Diseñado para tareas avanzadas de PNL, es notablemente eficiente y capaz de procesar secuencias de entrada excepcionalmente largas.

❓ P2: ¿Se puede utilizar el MPT-7B para proyectos comerciales?
R: Sí, el modelo base MPT-7B y muchas de sus variantes se lanzan bajo la Licencia Apache-2.0, que permite el uso comercial. Sin embargo, es fundamental verificar la licencia específica para cada variante que se pretenda utilizar.

❓ P3: ¿Qué hace que el MPT-7B se destaque en el manejo de textos largos?
A: MPT-7B aprovecha ALiBi (Atención con sesgos lineales) tecnología, lo que le permite procesar eficientemente secuencias de entrada de hasta 65.000 tokens, una ventaja significativa para tareas que requieren un contexto extenso.

❓ P4: ¿Cómo se compara el rendimiento del MPT-7B con el de otros LLM como LLaMA-7B?
A: MPT-7B demuestra consistentemente rendimiento competitivo, igualando y a menudo superando modelos como LLaMA-7B en varios puntos de referencia estandarizados en términos de precisión y generalización.

❓ Q5: ¿Qué innovaciones técnicas contribuyen a la eficiencia del MPT-7B?
A: Su eficiencia radica en su Arquitectura Transformer con decodificador de solo 6.7 mil millones de parámetros Combinado con optimizaciones de vanguardia como Atención rápida y Transformador más rápido, lo que acelera significativamente los procesos de entrenamiento e inferencia.

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