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Instruction de gradient Llama-3 70B 1048k

Explorez l'API Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k, un modèle de langage de pointe avec une longueur de contexte étendue et des performances de pointe.

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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: 'gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are SQL code assistant.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(\`Assistant: \${message}\`);
};

main();

                                        import os
from openai import OpenAI


def main():
    client = OpenAI(
        api_key="",
        base_url="https://api.ai.cc/v1",
    )

    response = client.chat.completions.create(
        model="gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": "You are SQL code assistant.",
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?",
            },
        ],
    )

    message = response.choices[0].message.content
    print(f"Assistant: {message}")   

if __name__ == "__main__":
    main()

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Instruction de gradient Llama-3 70B 1048k

Détails du produit

Description de l'instruction de gradient Llama-3 70B 1048k

Informations de base

Nom du modèle : Instruction de gradient Llama-3 70B 1048k
Développeur/Créateur : IA à gradient
Date de sortie : 16 mai 2024
Version: 1.0
Type de modèle : Master en droit axé sur les textes

Aperçu

Le Instruction de gradient Llama-3 70B 1048k Le modèle représente un modèle de langage étendu de pointe, basé sur du texte, développé par IA à gradientIl est conçu pour gérer des contextes exceptionnellement longs, passant des 8 000 jetons conventionnels à plus de 10 000. 1 048 000 jetonsCette amélioration significative permet au modèle d'effectuer un raisonnement sophistiqué et de générer des résultats très cohérents à partir d'entrées considérablement plus importantes, ce qui le rend idéal pour les applications exigeant une compréhension et une mémorisation contextuelles approfondies.

Caractéristiques principales 💡

✔️ Longueur du contexte étendu : De 8 000 à plus de 1 040 000 jetons.
✔️ Adapté aux instructions : Optimisé pour des dialogues et des conversations de qualité supérieure.
✔️ Données d'entraînement minimales : Cette extension nécessite moins de 0,01 % des données de pré-entraînement originales de Llama-3.
✔️ Entraînement progressif : Utilise des contextes de longueur croissante pour des performances optimales.

Utilisation prévue 🎯

Ce modèle est conçu pour diverses applications, notamment :

Résumé de document
Systèmes de réponse aux questions avancés
Génération de contenu long
Agents autonomes pour les opérations commerciales

Détails techniques ⚙️

Architecture

Le modèle Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k est construit sur une base robuste Architecture Transformer, réputée pour son efficacité dans le traitement des données séquentielles et la gestion des dépendances à long terme, cruciales pour une compréhension contextuelle étendue.

Données d'entraînement 📚

Le modèle a été entraîné sur environ 430 millions de jetons Au total, 34 millions de jetons ont été spécifiquement alloués à sa phase finale d'entraînement. Les sources de données diversifiées incluent des ensembles de données enrichis provenant de SlimPajama et d'UltraChat, garantissant ainsi un large éventail de contextes et de styles pour un apprentissage complet.

Source et taille des données :

Jetons d'entraînement totaux : ~430M
Jetons de l'étape finale : 34 ans
Contribution aux données de pré-entraînement originales : moins de 0,003% du jeu de données original de Llama-3.

Indicateurs de performance

Évaluation de la longueur du contexte : Capacité éprouvée à traiter des contextes jusqu’à 1 048 000 jetons.
Vitesse d'inférence : Hautement optimisée pour les applications en temps réel, garantissant un débit et une réactivité élevés.

Points de repère

Le modèle Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k affiche des performances remarquables sur les benchmarks standards de l'industrie, surpassant fréquemment de nombreux modèles de chat open source actuellement disponibles. Il met également en évidence le potentiel considérable des LLM de pointe pour s'adapter et fonctionner sur de longs contextes avec un minimum d'entraînement supplémentaire, principalement grâce à des ajustements appropriés du paramètre RoPE theta.

Utilisation et intégration 🔌

Exemples de code

Le modèle est facilement disponible sur le Plateforme API IA/ML sous l'identifiant "gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k"Vous trouverez sur la plateforme des exemples de code complets et des détails d'implémentation pour intégrer ce modèle à vos applications.

Documentation de l'API

Détaillé Documentation de l'API Des directives complètes pour une intégration transparente sont disponibles sur le site web de l'API IA/ML.

Lignes directrices éthiques ⚖️

Le développement du modèle Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k respecte strictement les principes éthiques établis en matière d'IA, en mettant l'accent sur la transparence, l'équité et la responsabilité dans toutes ses applications potentielles.

Licence

L'instruction de gradient Llama-3 70B 1048k est distribuée sous licence sous le Licence Llama3, qui autorise une utilisation à la fois commerciale et non commerciale, offrant une grande utilité aux développeurs et aux organisations.

Foire aux questions (FAQ) ❓

Q1 : Quel est le principal avantage du modèle Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k ?

Son principal atout réside dans la longueur de contexte considérablement étendue, capable de traiter plus de 1 048 000 jetons. Ceci permet une compréhension plus approfondie et une génération cohérente à partir de très grands volumes de données, la rendant ainsi adaptée aux tâches complexes.

Q2 : Quelle quantité de données d'entraînement a été nécessaire pour obtenir le contexte étendu ?

Gradient AI a réalisé cette extension avec un minimum de données d'entraînement, en utilisant moins de 0,01 % des données de pré-entraînement originales de Llama-3, soit environ 430 millions de jetons au total et 34 millions pour l'étape finale.

Q3 : Quels types d'applications peuvent bénéficier de ce modèle ?

Applications nécessitant une conservation approfondie du contexte, telles que la synthèse de documents, les systèmes complexes de réponse aux questions, la génération de contenu long et les agents autonomes pour les opérations commerciales.

Q4 : Où puis-je trouver l’API et des exemples de code pour l’intégration ?

Le modèle est disponible sur le Plateforme API IA/ML sous « gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k », avec une documentation API détaillée à l'adresse suivante : docs.ai.cc.

Q5 : Le modèle Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k est-il disponible pour un usage commercial ?

Oui, il est distribué sous la licence Llama3, qui autorise une utilisation à la fois commerciale et non commerciale.

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