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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: 'NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT',
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",
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)
response = client.chat.completions.create(
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"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
Presentamos Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT
El Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT es un modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia desarrollado por el prestigioso Investigación NousEste potente modelo de IA se destaca por su extenso y alto conjunto de datos de entrenamiento de calidad, que incluye principalmente más de 1.000.000 de entradas generadas por GPT-4Como complemento, integra datos premium de varios conjuntos de datos abiertos en todo el panorama de la IA, lo que da como resultado un modelo que ofrece un rendimiento excepcional en un amplio espectro de tareas.
Construido sobre la robusta arquitectura Mixtral 8x7B MoE LLM, Nous Hermes 2 está diseñado para ampliar los límites de las capacidades de IA, lo que lo convierte en un activo valioso tanto para desarrolladores como para investigadores.
Variantes clave para diversas aplicaciones
Para satisfacer diferentes necesidades operativas y estrategias de optimización, el Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT está disponible en dos variantes distintas:
- ✓ Solo ajuste fino supervisado (SFT): Esta variante está diseñada meticulosamente para aplicaciones de ajuste fino supervisado. Aprovecha una gran cantidad de datos para especializarse en escenarios donde un entrenamiento preciso y supervisado es crucial para lograr los resultados deseados.
- ✓ Solo paralelismo de datos (DPO): Centrada en mejorar el rendimiento mediante un paralelismo de datos optimizado, esta variante ofrece una novedosa versión SFT + DPO. Los usuarios tienen la flexibilidad de elegir el modelo que mejor se adapte a sus requisitos específicos de rendimiento e implementación.
Rendimiento de referencia: superando a los competidores
El Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT ha mostrado consistentemente resultados superiores en diversas pruebas de referencia de la industria, superando con frecuencia a sus predecesores y competidores. Aquí un resumen de su impresionante rendimiento:
- ★ Punto de referencia GPT4All: En esta evaluación integral del desempeño del modelo de lenguaje en diversas tareas, el modelo Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT logró una precisión promedio excepcional de 75,70%.
- ★ Punto de referencia AGIEval: Este punto de referencia evalúa las capacidades avanzadas de inteligencia general. La precisión promedio del modelo fue alta. 46,05%, destacando su destreza cognitiva.
- ★ Punto de referencia de BigBench: Al evaluar las habilidades de razonamiento, comprensión y resolución de problemas en una amplia gama de tareas, el modelo obtuvo un impresionante promedio de 49,70%.
Estos resultados subrayan las capacidades superiores del modelo y su capacidad para ofrecer soluciones de vanguardia en comparación con otros modelos del mercado.
Consejos para maximizar el uso de su modelo
Para asegurarse de aprovechar al máximo el Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT, tenga en cuenta estos consejos de expertos:
- 💡 Elige la variante adecuada: Seleccione cuidadosamente entre las Variante SFT para el ajuste fino supervisado o el Variante de DPO para un paralelismo de datos optimizado, alineándose con los requisitos específicos de su proyecto.
- 💡 Asegúrese de que el sistema le indique correctamente: Aproveche eficazmente las indicaciones del sistema para guiar las respuestas del modelo según los roles, las reglas y las elecciones estilísticas deseadas. Esto es clave para optimizar sus interacciones.
- 💡 Utilice versiones cuantificadas: Para un rendimiento eficiente en diversos entornos computacionales, aproveche las versiones cuantificadas disponibles del modelo.
Conclusión y próximos pasos
El Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT Marca un avance significativo en las capacidades de IA. Con su rendimiento de vanguardia, funciones innovadoras y diseño centrado en el usuario, está destinado a redefinir cómo interactuamos con la tecnología de IA y cómo la aprovechamos. Ya seas un científico de datos que visualiza conjuntos de datos complejos, un desarrollador que crea chatbots sofisticados o una persona creativa que genera contenido único, este modelo te proporciona la base sólida que necesitas.
¿Listo para llevar tus aplicaciones de IA a niveles sin precedentes? Consigue tu Clave API hoy ¡y comienza a explorar el potencial ilimitado con el Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT!
Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Qué es Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT?
A1: Es un modelo de lenguaje grande (LLM) avanzado desarrollado por Nous Research, entrenado extensamente en más de 1.000.000 de entradas generadas por GPT-4 y otros conjuntos de datos abiertos de alta calidad.
P2: ¿Cuáles son las principales variantes de este modelo?
A2: El modelo viene en dos variantes principales: la variante Supervised Fine-tune Only (SFT), especializada para entrenamiento supervisado, y la variante Data Parallelism Only (DPO), optimizada para el paralelismo de datos.
P3: ¿Cómo se comporta Nous Hermes 2 frente a sus competidores?
A3: Supera constantemente a muchos competidores en puntos de referencia como GPT4All (precisión del 75,70 %), AGIEval (precisión del 46,05 %) y BigBench (puntuación del 49,70 %), lo que demuestra capacidades superiores.
P4: ¿Existen consejos para optimizar su uso?
A4: Sí, los usuarios deben elegir la variante de modelo adecuada (SFT o DPO), utilizar las indicaciones del sistema adecuadas para obtener respuestas guiadas y aprovechar las versiones cuantificadas para lograr un rendimiento eficiente en diferentes entornos.
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