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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/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3',
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/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3",
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
ℹ Asistente abierto StableLM SFT-7 (7B): Descripción general del modelo
El Asistente abierto StableLM SFT-7 (7B) es un modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto de vanguardia desarrollado por Asistente abierto y liberado en Abril de 2023 (Versión 1.0). Basado en la robusta arquitectura StableLM, este modelo se ha sometido a un meticuloso ajuste fino supervisado (SFT) para optimizar sus capacidades en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.
Está diseñado específicamente para empoderar a los desarrolladores e investigadores, ofreciendo una plataforma accesible para generar respuestas de texto altamente similares a las humanas y realizar operaciones lingüísticas complejas.
✓ Capacidades y características esenciales
- ✓ 7 mil millones de parámetros: Un tamaño de modelo sustancial que permite la comprensión y generación de un lenguaje sofisticado.
- ✓ Código abierto y disponible gratuitamente: Garantizar una amplia accesibilidad y fomentar la innovación impulsada por la comunidad.
- ✓ Ajuste fino supervisado (SFT): Aprovecha técnicas avanzadas de ajuste fino para lograr un rendimiento optimizado.
- ✓ Generación de texto de alta calidad: Capaz de producir respuestas textuales coherentes, contextualmente relevantes y similares a las humanas.
- ✓ Soporte multilingüe: Diseñado para procesar y generar texto en varios idiomas, con un enfoque principal en inglés y otros idiomas ampliamente hablados.
● Aplicaciones versátiles
Este modelo altamente adaptable es adecuado para una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), que incluyen:
- ● Generación avanzada de texto y creación de contenido
- ● Sistemas sofisticados de respuesta a preguntas
- ● Resumen de texto eficiente
- ● Traducción precisa del idioma
- ● Generación y análisis de código para desarrolladores
ℹ Especificaciones técnicas
Arquitectura
El Asistente abierto StableLM SFT-7 (7B) se basa en el ampliamente adoptado arquitectura del transformador, una piedra angular de los modelos modernos de lenguajes grandes. Es muy probable que utilice un diseño de transformador basado únicamente en decodificador, similar a otros modelos generativos líderes como los de la serie GPT.
Límite de datos de formación y conocimiento
Si bien los detalles precisos sobre el conjunto de datos de entrenamiento no se divulgan públicamente, como proyecto de código abierto de LAION y Stability AI, se espera que haya sido entrenado en un Colección masiva y diversa de datos de texto disponibles públicamente. Esto generalmente incluye grandes cantidades de texto rastreado en la web, libros y otros contenidos digitales, que potencialmente abarcan desde cientos de gigabytes hasta varios terabytes.
El exacto fecha límite de conocimientos no se indica explícitamente. Sin embargo, dado su lanzamiento en Abril de 2023, es razonable suponer que su base de conocimientos refleja la información disponible hasta algún momento a finales de 2022 o temprano 2023.
Diversidad y sesgo
Sin información específica sobre la composición de los datos de entrenamiento, una evaluación exhaustiva de la diversidad del modelo y sus posibles sesgos sigue siendo un desafío. No obstante, los proyectos de código abierto suelen priorizar los esfuerzos para abordar y mitigar los sesgos, y se anima a los usuarios a realizar sus propias evaluaciones.
Métricas y consideraciones de rendimiento
Métricas de rendimiento detalladas para el StableLM SFT-7 (7B) La información disponible no proporciona información sobre el modelo. Sin embargo, las métricas de evaluación típicas para modelos lingüísticos de esta escala suelen incluir:
- ✓ Perplejidad: Un indicador clave de qué tan bien el modelo predice una muestra de texto; los valores más bajos significan un mejor desempeño.
- ✓ Puntuación AZUL: Se utiliza principalmente para evaluar la calidad de los resultados de la traducción automática.
- ✓ Puntuación de ROUGE: Empleado para evaluar la calidad y precisión de las tareas de resumen de texto.
- ✓ Puntuación F1: Una métrica común para evaluar la precisión de las tareas de clasificación.
Velocidad y robustez de inferencia
La velocidad de inferencia para un modelo de 7 mil millones de parámetros varía considerablemente según el hardware utilizado. En las GPU modernas, la generación de respuestas suele variar entre milisegundos a unos pocos segundos, dependiendo de la longitud y complejidad del resultado.
La robustez del modelo en diversos temas e idiomas está directamente influenciada por la riqueza y variedad de sus datos de entrenamiento. Se espera que un modelo de 7 mil millones de parámetros posea fuertes capacidades de generalización, aunque el rendimiento específico en entradas muy variadas justifica pruebas y evaluaciones más rigurosas.
⚠ Pautas de uso y ética
Accediendo al modelo
Si bien las instrucciones de uso específicas para el Asistente abierto StableLM SFT-7 (7B) no se detallaron en la información proporcionada, como modelo de código abierto, normalmente es accesible e integrado a través de marcos de aprendizaje automático ampliamente utilizados, como PyTorch o Flujo de tensorLos desarrolladores deben consultar el repositorio oficial del proyecto Open-Assistant para obtener documentación definitiva y ejemplos de código.
(Los ejemplos de código o fragmentos de integración, como los que hacen referencia a "open-ai.chat-completion" o "OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3", normalmente se encontrarían aquí en la documentación oficial).
Principios éticos de la IA
Es fundamental que todos los usuarios respeten los principios éticos de IA establecidos al interactuar con modelos lingüísticos extensos o implementarlos. Las consideraciones éticas clave incluyen:
- ⚠ Cómo evitar contenido dañino: Prevenir de forma proactiva la generación, promoción o difusión de contenido tendencioso, discriminatorio u ofensivo.
- ⚠ Respetando la propiedad intelectual: Garantizar el cumplimiento de las leyes de derechos de autor y respetar todas las formas de derechos de propiedad intelectual.
- ⚠ Promoción de la transparencia: Indicar claramente cuándo el contenido ha sido generado o aumentado por IA.
- ⚠ Protegiendo la privacidad del usuario: Implementar medidas robustas para salvaguardar los datos personales y garantizar la privacidad del usuario durante cualquier procesamiento de datos.
Información de licencia
La licencia específica que rige la Asistente abierto StableLM SFT-7 (7B) El modelo no se mencionó explícitamente en los detalles disponibles. Sin embargo, al ser un proyecto público de código abierto, normalmente se publica bajo una licencia de código abierto permisiva, como CON, Apache 2.0, o Creative Commons, que generalmente permiten un amplio uso, modificación y distribución. Se recomienda a los usuarios consultar el repositorio o la documentación oficial del proyecto para conocer los términos de licencia definitivos.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Qué es el Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B)?
A1: Es un modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto de 7 mil millones de parámetros publicado por Open-Assistant en abril de 2023. Está construido sobre la arquitectura StableLM y utiliza ajuste fino supervisado (SFT) para varias tareas de PNL.
P2: ¿Cuáles son los usos principales de este modelo?
A2: El modelo está diseñado para una amplia gama de aplicaciones de PNL, incluida la generación de texto, respuesta a preguntas, resúmenes, traducción de idiomas y generación y análisis de código.
P3: ¿Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) es realmente de código abierto?
A3: Sí, es un modelo de código abierto desarrollado por Open-Assistant y está disponible gratuitamente. Aunque no se proporcionaron los detalles específicos de la licencia, se espera que esté bajo una licencia de código abierto permisiva como la del MIT o Apache 2.0.
P4: ¿Cuál es la fecha límite de conocimiento para este modelo?
A4: No se especifica la fecha límite exacta para el conocimiento. Sin embargo, dado su lanzamiento en abril de 2023, es probable que sus datos de entrenamiento se extiendan hasta finales de 2022 o principios de 2023.
Q5: ¿Cómo pueden los desarrolladores acceder e integrar el modelo StableLM SFT-7 (7B)?
A5: Al ser un modelo de código abierto, normalmente se puede acceder e integrar mediante frameworks de aprendizaje automático populares como PyTorch o TensorFlow. Los desarrolladores deben consultar el repositorio oficial del proyecto Open-Assistant para obtener documentación detallada, ejemplos de código y guías de integración.
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