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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: 'Qwen/Qwen1.5-14B-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",
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response = client.chat.completions.create(
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"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
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"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
.webp)
Detalle del producto
💬 Presentamos Qwen1.5-14B-Chat: un modelo de lenguaje versátil
El Qwen1.5-14B-Chat El modelo se presenta como un sofisticado modelo de lenguaje basado en transformadores, diseñado para una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Se distingue por rendimiento mejorado, extenso soporte multilingüey una longitud de contexto robusta y estable de 32 000 tokens, lo que la convierte en una herramienta potente y flexible tanto para desarrolladores como para investigadores.
🤖 Análisis profundo de la arquitectura Qwen1.5-14B-Chat
Qwen1.5-14B-Chat se presenta como una versión beta dentro de la esperada serie de modelos Qwen2. Esta iteración es una versión optimizada del modelo base. Qwen1.5-14B Modelo que aprovecha una arquitectura de transformador basada únicamente en decodificador. Forma parte de una familia completa de modelos, con escalabilidad de 0,5 B a 72 B de parámetros, diseñados para ofrecer mejoras sustanciales en el rendimiento, capacidades multilingües excepcionales y una longitud de contexto de token consistente de 32 K.
Las innovaciones arquitectónicas clave incluyen:
- ✅ Activación de SwiGLU para mejorar la no linealidad.
- ✅ Atención Sesgo QKV para mecanismo de atención mejorada.
- ✅ Atención de consultas grupales (GQA) para mayor eficiencia.
- ✅ Una sofisticada combinación de atención de ventana corrediza y atención total para un manejo óptimo del contexto.
📊 Ventaja competitiva: Qwen1.5-14B-Chat frente a competidores del sector
En las evaluaciones de referencia, Qwen1.5-14B-Chat demuestra constantemente un perfil de rendimiento superior, especialmente en su adaptación a las preferencias humanas y el manejo de contextos extensos. Su compatibilidad multilingüe, la longitud estable del contexto y su arquitectura eficiente lo distinguen de muchos competidores en el panorama de modelos de lenguaje basados en transformadores.
Cabe destacar el desempeño en el Punto de referencia L-Eval, que evalúa la comprensión de contextos extensos en diversos modelos, posiciona a Qwen1.5-14B-Chat como un competidor altamente competitivo. Obtuvo una puntuación significativamente superior a la de sus homólogos de menor capacidad y resultados comparables a los de modelos con capacidades sustancialmente mayores. En concreto, Qwen1.5-14B-Chat mostró avances notables en la comprensión de contextos extensos. superando modelos establecidos como Llama2-7B e incluso GPT-3.5 en varias métricas de evaluación crítica.
Este alto rendimiento constante en diferentes puntos de referencia subraya la importancia del modelo. robustez y eficacia Al abordar tareas lingüísticas complejas, consolida a Qwen1.5-14B-Chat como una excelente opción para aplicaciones que exigen una comprensión matizada y la generación de respuestas largas e intrincadas, lo que confirma su potencial como solución líder para tareas avanzadas de PNL dentro de su rango de tamaño.
💡 Primeros pasos: Consejos esenciales para Qwen1.5-14B-Chat
Acceder a Qwen1.5-14B-Chat es sencillo. Puede integrar y utilizar este modelo fácilmente a través de API de IA/MLPara acceder a la API, consulte el sitio web donde se registró o una plataforma similar.
Para aquellos que buscan instalar Qwen1.5-14B-Chat localmente, recomendamos lo siguiente:
- ✅ Utilice los hiperparámetros proporcionados en `generation_config.json`. Para más detalles, consulte el modelo. Repositorio de Huggingface.
- ✅ Asegúrese de tener instalada la última biblioteca Huggingface Transformers (versión >= 4.37.0) para evitar problemas de compatibilidad.
📝 Licencias y uso comercial
El modelo Qwen1.5-14B-Chat opera bajo la Acuerdo de licencia de Tongyi Qianwen. Los detalles completos de esta licencia se pueden encontrar en el repositorio del modelo, accesible en GitHub o Cara abrazadaEs importante destacar que el uso comercial de Qwen1.5-14B-Chat no requiere una solicitud específica a menos que su producto o servicio alcance un umbral de más de 100 millones de usuarios activos mensuales.
🏆 Conclusión: Un referente en PNL de código abierto
Qwen1.5-14B-Chat representa un avance monumental en los modelos de lenguaje de código abierto basados en transformadores de tamaño mediano. Su atractiva combinación de Rendimiento superior, amplias capacidades multilingües y estabilidad inherente Esto lo convierte en un recurso invaluable para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural. Gracias a su arquitectura eficiente y sus aplicaciones versátiles, Qwen1.5-14B-Chat se consolida como una solución líder para desarrolladores e investigadores dentro de la dinámica comunidad de IA, ampliando los límites de lo posible en la generación y comprensión de texto.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
Un modelo de lenguaje basado en transformadores conocido por su rendimiento mejorado, soporte multilingüe y una longitud de contexto de token estable de 32K, adecuado para diversas tareas de PNL.
Muestra un rendimiento superior en el manejo de contextos largos y en la alineación de preferencias humanas, superando a modelos como Llama2-7B y GPT-3.5 en puntos de referencia como L-Eval, especialmente en la comprensión de contextos largos.
Incorpora activación de SwiGLU, sesgo de atención QKV, atención de consulta de grupo y una combinación de mecanismos de ventana deslizante y atención completa para optimizar el rendimiento y el manejo del contexto.
Sí, generalmente es gratuito para uso comercial según el acuerdo de licencia de Tongyi Qianwen. Solo se requiere una solicitud específica si su producto o servicio supera los 100 millones de usuarios activos mensuales.
Debe consultar el archivo `generation_config.json` y asegurarse de tener la versión de Huggingface Transformers >= 4.37.0. Hay más detalles disponibles en el modelo. Repositorio de Huggingface.
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