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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: 'OpenAssistant/oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5',
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="OpenAssistant/oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5",
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
🤖 Explore el asistente abierto Pythia SFT-4 (12B): IA conversacional avanzada
El Asistente abierto Pythia SFT-4 (12B) Se presenta como la cuarta iteración de un modelo de ajuste fino supervisado (SFT) en inglés altamente eficaz, desarrollado meticulosamente por el proyecto Open-Assistant. Este sofisticado modelo se basa en la robusta Arquitectura de Pythia 12B Se ha perfeccionado exhaustivamente con demostraciones humanas de alta calidad de las conversaciones del asistente. Estas valiosas interacciones se recopilaron meticulosamente a través de la aplicación web de retroalimentación humana open-assistant.io, lo que garantiza su notable capacidad para comprender y generar texto con un lenguaje humano para diversas aplicaciones.
💻 Nombre del modelo:
Asistente abierto Pythia SFT-4 (12B)
👨💻 Desarrollador/Creador:
Colaboradores de Open-Assistant
📅 Fecha de lanzamiento:
25 de marzo de 2023 (o antes)
✨ Características principales de Pythia SFT-4 (12B)
- • Modelo de lenguaje grande: Con 12 mil millones de parámetros, lo que permite un sofisticado procesamiento del lenguaje natural.
- • Ajuste fino de alta calidad: Aprovecha amplias conversaciones generadas por humanos para lograr un rendimiento superior.
- • Generación de texto similar al humano: Capaz de comprender el contexto y producir textos altamente coherentes y naturales.
- • Diseño orientado al asistente: Específicamente optimizado para interacciones atractivas y efectivas similares a las de un asistente.
- • Soporte en idioma inglés: Totalmente competente en el manejo de tareas y conversaciones en idioma inglés.
Casos de uso previstos para Pythia SFT-4 (12B)
El Asistente abierto Pythia SFT-4 (12B) Está diseñado específicamente para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), con especial énfasis en impulsar asistentes de IA de próxima generación. Sus avanzadas capacidades lo convierten en una excelente opción para desarrolladores que buscan crear aplicaciones que puedan:
- ✅ Involucre a los usuarios en conversaciones altamente realistas y fluidas, similares a las humanas.
- ✅ Proporcionar respuestas precisas y contextualmente relevantes a un amplio espectro de preguntas.
- ✅ Automatice y mejore diversas tareas relacionadas con el lenguaje, desde la generación de contenido hasta el resumen de datos.
Este modelo es una herramienta versátil para mejorar la interacción del usuario en diversos entornos digitales.
🔧 Especificaciones técnicas y descripción general de la capacitación
Arquitectura:
GPTNeoXParaCausalLM (Basado en transformador)
Modelo base:
EleutherAI/pythia-12b-desduplicado
Parámetros:
12 mil millones
📄 Información sobre datos de entrenamiento
- • Fuente de datos: Incluye extensas demostraciones humanas de conversaciones de asistentes.
- • Método de recolección: Recopilado a través de la innovadora aplicación web de retroalimentación humana open-assistant.io.
- • Diversidad de datos: Incluye una amplia variedad de temas de conversación, simulando interacciones de asistentes del mundo real.
- • Corte de datos: Todos los datos de entrenamiento se recopilaron antes del 25 de marzo de 2023.
Expectativas de desempeño
Si bien las métricas de desempeño cuantitativas específicas no se detallan públicamente, el ajuste fino supervisado especializado del modelo en datos conversacionales humanos de alta calidad indica una expectativa de desempeño sólido en varias tareas de lenguaje natural similares a las de un asistente.
💻 Integración del asistente abierto Pythia SFT-4 (12B)
El uso de Open-Assistant Pythia SFT-4 (12B) en sus aplicaciones está diseñado para una integración perfecta. El modelo se puede incorporar fácilmente a diversas funcionalidades de generación de texto e IA conversacional.
Fragmento de código de ejemplo
# Ejemplo conceptual para la integración # Los detalles pueden variar según la plataforma/biblioteca elegida from transformers import pipeline # Inicializar la tubería de generación de texto generator = pipeline( "text-generation" , model = "OpenAssistant/oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5" ) # Definir un mensaje para el asistente de IA prompt = "Usuario: Explique el entrelazamiento cuántico en términos simples. Asistente:" # Generar la respuesta de la IA response = generator(prompt, max_new_tokens = 100 , num_return_sequences = 1 ) # Generar el texto generado print (response[ 0 ][ 'generated_text' ]) Nota: El fragmento de código proporcionado es ilustrativo. Para la implementación y el uso reales, consulte la documentación oficial de Open-Assistant o las guías de la biblioteca Hugging Face Transformers correspondientes.
🚨 Pautas éticas para el uso responsable de la IA
Usuarios de la Asistente abierto Pythia SFT-4 (12B) Se recomienda encarecidamente adherirse a los principios éticos y practicar un uso responsable de la IA. Esto garantiza que el modelo contribuya positivamente y evita consecuencias negativas no deseadas.
- ⚠ Reconocer posibles sesgos: Tenga en cuenta que los resultados del modelo pueden reflejar sesgos presentes en sus amplios datos de entrenamiento. Se recomienda implementar auditorías periódicas y estrategias de mitigación.
- ⚠ Prevenir aplicaciones dañinas: Evitar rigurosamente implementar el modelo de manera que pueda facilitar la discriminación, generar contenido dañino o infringir la privacidad y los derechos humanos.
- ⚠ Mantener la transparencia: Cuando se utiliza en aplicaciones orientadas al usuario, comunica claramente que los usuarios están interactuando con un sistema de IA.
La implementación responsable es clave para aprovechar todo el potencial de este poderoso modelo de IA para beneficio social.
Información sobre licencias
El Asistente abierto Pythia SFT-4 (12B) El modelo se distribuye bajo un marco altamente permisivo y favorable a las empresas. Licencia Apache 2.0Esta sólida licencia de código abierto ofrece amplias libertades a los usuarios, entre ellas:
- ✅ Uso comercial: Integrar libremente el modelo en productos y servicios comerciales.
- ✅ Uso no comercial: Utilice el modelo para proyectos personales, investigaciones e iniciativas sin fines de lucro sin restricciones.
La licencia Apache 2.0 fomenta la adopción generalizada, la innovación y la contribución de la comunidad en torno a este modelo de IA avanzado.
💭 Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Para qué está diseñado Open-Assistant Pythia SFT-4 (12B)?
A1: Es un modelo de idioma inglés avanzado específicamente diseñado para tareas de IA conversacional, cuyo objetivo es crear asistentes altamente interactivos y parecidos a los humanos.
P2: ¿Cuál es la arquitectura subyacente de este modelo?
A2: Se basa en la arquitectura Pythia 12B, utilizando específicamente el marco GPTNeoXForCausalLM (basado en transformadores).
P3: ¿Cómo se entrenó el modelo?
A3: El modelo se ajustó con un conjunto sustancial de datos de demostraciones humanas de conversaciones de asistentes, recopiladas a través de la aplicación web open-assistant.io.
P4: ¿Se puede utilizar Open-Assistant Pythia SFT-4 (12B) para proyectos comerciales?
A4: Sí, se publica bajo la licencia Apache 2.0, que permite explícitamente el uso tanto comercial como no comercial.
P5: ¿Qué consideraciones éticas deben tener en cuenta los usuarios?
A5: Los usuarios deben ser conscientes de los posibles sesgos en los resultados del modelo y comprometerse a un uso responsable, evitando aplicaciones que puedan generar daños o discriminación.
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