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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: 'databricks/dolly-v2-3b',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
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console.log(`Assistant: ${message}`);
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from openai import OpenAI
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"content": "Tell me, why is the sky blue?"
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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Détails du produit
Dolly v2 (3B) : Un puissant LLM de suivi d'instructions par Databricks
Dolly v2 (3B), un modèle de langage étendu avancé de suivi d'instructions, a été développé par Databricks, Inc. et officiellement publié le 12 avril 2023. Désigné comme Dolly-v2-3bCe modèle est conçu avec précision pour comprendre et exécuter diverses tâches linguistiques en fonction des instructions de l'utilisateur. Il repose sur le modèle Pythia-2.8b, considérablement amélioré grâce à un réglage fin sur environ 15 000 paires consigne/réponse de haute qualité, garantissant ainsi une production de résultats hautement pertinents et précis.
✨Principales fonctionnalités de Dolly v2 (3B)
- Réglage fin de précision : Optimisé avec environ 15 000 paires instruction/réponse pour une conformité et une qualité d'instruction supérieures.
- Performance polyvalente des tâches : Très compétent dans diverses tâches telles que le brainstorming, la classification de textes, les réponses aux questions à livre fermé et à livre ouvert, la génération de contenu, l'extraction d'informations et la synthèse.
- Licence prête à l'emploi à des fins commerciales : Disponible sous une licence permissive Licence CC-BY-SA, ce qui le rend adapté aux applications commerciales.
- Options évolutives : Des variantes plus grandes, dolly-v2-7b et dolly-v2-12b, sont également disponibles pour des besoins plus importants.
🎯Applications prévues et prise en charge linguistique
Dolly v2 (3B) est spécialement conçue pour un large éventail d'applications. Tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN)Ces fonctionnalités incluent le brainstorming créatif, la catégorisation, la réponse aux questions (à l'aide du contexte fourni et des connaissances générales), la génération de nouveaux textes, l'extraction d'informations spécifiques et la condensation de contenus longs. Ce système constitue un excellent choix pour les applications exigeant un suivi fiable et cohérent des instructions, même s'il ne représente pas une technologie de pointe.
Focus linguistique : Le principal langage de support du modèle est AnglaisBien que le traitement d'autres langues soit possible, la précision pourrait être réduite en raison de la prédominance de l'anglais dans son ensemble de données d'entraînement.
🧠Spécifications techniques
Architecture
Dolly v2 (3B) repose sur une structure robuste Modèle Pythia-2.8b, en tirant parti d'un puissant Architecture basée sur les transformateurs réputée pour son efficacité dans la compréhension et la génération de schémas linguistiques complexes.
Données d'entraînement : Article de blog officiel de Dolly v2 (3B)
Les solides capacités du modèle à suivre les instructions sont affinées grâce à un entraînement sur le jeu de données databricks-dolly-15kCet ensemble de données unique, comprenant environ 15 000 paires instruction/réponseCe document a été élaboré avec soin par les employés de Databricks. Il couvre un large éventail de domaines tels que le brainstorming, la classification, la réponse aux questions et la synthèse, conformément aux principes exposés dans l'article d'InstructGPT.
- Source: Internet public, y compris Wikipédia.
- Taille: Environ 15 000 paires instruction/réponse.
- Seuil de connaissances : La base de connaissances du modèle est à jour jusqu'à Avril 2023.
- Diversité et préjugés : L'ensemble de données peut présenter des biais et des intérêts spécifiques propres aux employés de Databricks et, étant en partie issu de données publiques d'Internet, peut véhiculer des biais sociétaux existants.
📊Analyse des performances
Dolly v2 (3B) démontre d'excellentes performances dans les tâches de suivi d'instructions, surpassant notamment son modèle de base, Pythia-2.8b. Ses résultats sont compétitifs par rapport à d'autres modèles utilisant les mêmes paramètres. Cependant, il n'est pas conçu pour rivaliser avec des modèles beaucoup plus grands et performants comme GPT-4 ou LLaMA-3.
- Précision: Bien que généralement efficace, le modèle peut rencontrer des difficultés avec des invites syntaxiques très complexes, des problèmes de programmation complexes, des opérations mathématiques précises, une exactitude factuelle nuancée et une gestion précise des dates et des heures.
- Vitesse: Optimisée pour une inférence efficace sur GPU, sa vitesse de fonctionnement réelle peut varier considérablement en fonction des configurations matérielles spécifiques.
- Robustesse : Capable de gérer un large éventail d'instructions, il peut toutefois occasionnellement produire des erreurs dans des scénarios exceptionnellement complexes ou ambigus.
🛠️Instructions d'utilisation
Dolly v2 (3B) est conçu pour une intégration transparente dans diverses applications via des appels d'API classiques ou des SDK. Les développeurs peuvent tirer parti de ses capacités de suivi d'instructions pour une multitude de tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN). Pour des exemples de code complets et des instructions d'intégration détaillées, il est recommandé de consulter la documentation officielle de Databricks ou les dépôts open source pertinents.
⚠️Considérations éthiques
Databricks s'engage pleinement à promouvoir des technologies d'IA utiles, intègres et inoffensives. Cependant, comme tout modèle d'intelligence artificielle, Dolly v2 (3B) présente des limitations intrinsèques. Ses résultats peuvent refléter les biais présents dans ses données d'entraînement, ce qui peut conduire à des contenus biaisés, voire involontairement préjudiciables. Il est donc fortement conseillé aux utilisateurs de mettre en œuvre des systèmes de modération robustes et des garanties éthiques lors du déploiement et de l'utilisation de ce modèle dans des applications concrètes.
⚖️Informations sur les licences
Dolly v2 (3B) est distribué sous la licence Licence CC-BY-SA (Creative Commons Attribution-Partage à l'Identique). Il s'agit d'une licence open source permissive qui autorise expressément usage commercial, facilitant ainsi une large adoption et une intégration transparente dans divers produits et services commerciaux.
❓Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Qu'est-ce que Dolly v2 (3B) ?
A1 : Dolly v2 (3B) est un modèle de langage de grande taille, suivant des instructions, développé par Databricks, conçu pour effectuer diverses tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN) sur la base d'instructions fournies par l'utilisateur.
Q2 : La Dolly v2 (3B) peut-elle être utilisée pour des projets commerciaux ?
A2 : Absolument. Dolly v2 (3B) est distribué sous la licence CC-BY-SA, qui autorise explicitement son utilisation dans des applications et produits commerciaux.
Q3 : Quels sont les principaux atouts de Dolly v2 (3B) ?
A3 : Ses principaux atouts sont ses solides capacités de suivi des instructions, sa polyvalence dans un large éventail de tâches de traitement automatique du langage naturel (comme la synthèse et l'assurance qualité) et sa nature open source, permettant une large adoption.
Q4 : Quelles sont les limitations connues de Dolly v2 (3B) ?
A4 : Il peut rencontrer des difficultés avec une syntaxe très complexe, des problèmes de programmation, des opérations mathématiques complexes, la mémorisation précise des faits et peut hériter de biais issus de ses données d'entraînement. Il n'est pas considéré comme un modèle de pointe par rapport à des alternatives plus importantes.
Q5 : Quelles langues Dolly v2 (3B) prend-elle en charge ?
A5 : Le modèle prend principalement en charge l'anglais. Bien qu'il puisse traiter d'autres langues, sa précision et sa fluidité pourraient être réduites en raison de la nature anglophone de ses données d'entraînement.
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