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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: 'togethercomputer/Koala-7B',
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
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)
response = client.chat.completions.create(
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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
✨ Présentation de Koala (7B) : un puissant chatbot open source (LLM)
Koala (7B) est un modèle de langage étendu (LLM) open source de pointe, développé par le célèbre Laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Berkeley (BAIR)Lancé en Avril 2023Cette version 1.0 est spécialement conçue pour offrir des performances de chatbot de haute qualité, se positionnant ainsi comme un concurrent sérieux face aux modèles propriétaires établis tels que ChatGPT. Elle est principalement destinée aux chercheurs et développeurs souhaitant repousser les limites des applications d'IA conversationnelle avancées.
Caractéristiques principales du koala (7B) :
- Performances de haute qualité : Des capacités démontrées comparables à celles des modèles leaders comme ChatGPT.
- Disponibilité en open source : Librement accessible pour des initiatives de recherche et de développement de grande envergure.
- Architecture efficace : Doté d'une robustesse Architecture à 7 milliards de paramètres.
- Réglages précis et personnalisés : Bénéficie d'un entraînement sur des ensembles de données soigneusement sélectionnés et de haute qualité.
- Utilisation prévue : Principalement pour à des fins de recherche et comme base pour une IA conversationnelle avancée.
- Assistance linguistique : À prédominance anglaise, avec un potentiel d'expansion multilingue future.
⚙️ Détails techniques et méthodologie de formation
En s'intéressant à son essence, Koala (7B) est fondamentalement basé sur le célèbre Architecture LLaMA, en utilisant plus précisément sa version à 7 milliards de paramètres comme modèle de base. Ce modèle robuste architecture basée sur les transformateurs est devenue la norme du secteur pour atteindre des performances de pointe dans les grands modèles de langage.
Données d'entraînement et processus de mise au point :
Comme indiqué dans l'original Détails techniques Pour la documentation, Koala a été méticuleusement mis au point sur un ensemble de données soigneusement sélectionné, totalisant environ 128 000 échantillonsLa taille relativement compacte de cet ensemble de données souligne l'efficacité de son processus de mise au point. L'ensemble de données comprend :
- Ensemble de données Helpful and Harmless (HH) d'Anthropic : Composée de 67 000 exemples de conversations homme-IA, l'étude met l'accent sur les interactions utiles et sûres.
- Conversations Open-Assistant : Une collection de 9 000 exemples provenant du projet Open-Assistant, dédié à la création d’assistants IA open source.
- Données de Stanford Alpaca : Comprenant 52 000 démonstrations de suivi d'instructions, générées à l'aide de techniques d'auto-apprentissage innovantes.
Bien qu'aucune date limite précise de connaissances ne soit explicitement indiquée pour Koala (7B), étant donné sa publication en avril 2023, il est raisonnable de supposer que la base de connaissances du modèle s'étend jusqu'à cette date. début 2023.
Note importante sur la diversité et les préjugés : Il est crucial que les chercheurs et les développeurs reconnaissent que Koala hérite de biais potentiels présents dans son modèle LLaMA de base et dans les ensembles de données utilisés pour le réglage fin. Stratégies d'évaluation et d'atténuation approfondies sont fortement recommandés avant de déployer Koala (7B) dans des applications sensibles ou critiques.
📊 Indicateurs de performance et robustesse
Koala (7B) a constamment démontré des performances impressionnantes sur divers benchmarks standard, mettant en évidence ses capacités en tant que modèle d'IA conversationnelle de haute qualité.
Références en matière de précision :
- Évaluation humaine : Lors de tests à l'aveugle, les évaluateurs humains ont montré une préférence pour les réponses de Koala par rapport à celles de ChatGPT. 50 % des cas, ce qui indique des performances véritablement comparables.
- TruthfulQA : Koala a obtenu un score de 47% Sur ce test de référence, il surpasse GPT-3.5 et se rapproche de près des performances de GPT-4.
- MMLU (Compréhension massive du langage multitâche) : Le modèle a obtenu un score 43,3%, démontrant de manière exhaustive ses vastes connaissances et ses solides capacités de raisonnement dans un large éventail de tâches.
Bien que les métriques de vitesse d'inférence spécifiques pour Koala (7B) ne soient pas explicitement fournies, en tant que modèle à 7 milliards de paramètres, on s'attend généralement à ce qu'elle soit plus élevée. efficace et plus rapide en inférence Comparativement aux modèles plus grands offrant des fonctionnalités similaires, ses performances solides et constantes sur divers benchmarks tels que TruthfulQA et MMLU témoignent également de son excellente qualité. capacités de généralisation et robustesse sur divers sujets et types de requêtes.
💡 Directives relatives à l'utilisation, à la licence et à l'éthique
Déploiement et licences responsables :
Des exemples de code et des instructions d'utilisation détaillées pour l'intégration de Koala (7B) sont généralement fournis dans sa documentation officielle ou son dépôt GitHub, permettant aux développeurs de l'intégrer facilement dans leurs projets d'IA.
Bien que les directives éthiques spécifiques à Koala (7B) ne soient pas exhaustivement documentées, il est fortement conseillé aux utilisateurs de respecter les principes éthiques universellement reconnus en matière d'IA. Ceux-ci incluent :
- Utilisation responsable : Garantir le déploiement éthique et bénéfique du modèle.
- Sensibilisation aux biais : Reconnaître activement et s'efforcer d'atténuer les biais potentiels hérités du modèle.
- Confidentialité et protection des données : Prioriser la confidentialité des utilisateurs et garantir des mesures robustes de protection des données.
- Transparence: Indiquer clairement quand le contenu a été généré ou assisté par l'IA.
Le modèle Koala (7B) est commercialisé sous une licence licence open-source, qui promeut activement un large accès à la recherche, au développement et à l'innovation au sein de la communauté de l'IA. Cet engagement s'inscrit dans la vision du laboratoire BAIR visant à faire progresser la recherche ouverte en IA.
❓ Foire aux questions (FAQ) sur Koala (7B)
Q1 : Qu'est-ce que Koala (7B) et qui l'a développé ?
Koala (7B) est un modèle de langage étendu (LLM) open source conçu comme un chatbot de haute qualité. Il a été développé par le laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Berkeley (BAIR) et publié en avril 2023.
Q2 : Koala (7B) est-il disponible gratuitement ?
Oui, Koala (7B) est distribué sous une licence open-source, ce qui le rend librement disponible à diverses fins de recherche et de développement.
Q3 : Comment Koala (7B) se compare-t-il à ChatGPT ?
Lors d'évaluations humaines à l'aveugle, les réponses de Koala ont été préférées à celles de ChatGPT dans 50 % des cas, démontrant des performances et des capacités de haute qualité comparables.
Q4 : Quel type de données a été utilisé pour affiner Koala (7B) ?
Il a été affiné sur environ 128 000 échantillons, combinant des ensembles de données comme l'ensemble de données Helpful and Harmless (HH) d'Anthropic, les conversations Open-Assistant et les données Stanford Alpaca.
Q5 : Quelles directives éthiques doivent être suivies lors de l'utilisation de Koala (7B) ?
Les utilisateurs doivent respecter les principes éthiques généraux de l'IA, notamment l'utilisation responsable, la prise de conscience et l'atténuation des biais potentiels, la prise en compte de la vie privée et de la protection des données, ainsi que la transparence concernant le contenu généré par l'IA.
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