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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: 'meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf',
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="",
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response = client.chat.completions.create(
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"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Détails du produit
✨ Présentation de Llama 3 8B Instruct : un LLM compact et ultra-performant
Le Instructions pour Llama 3 8B modèle, développé par Méta IA Publié le 18 avril 2024, ce modèle représente une avancée majeure dans le domaine des modèles de langage complexes à suivi d'instructions. Ce modèle de texte de pointe est conçu pour offrir des performances exceptionnelles grâce à un ensemble de 8 milliards de paramètres extrêmement efficace, ce qui en fait une solution idéale pour un large éventail de tâches de traitement automatique du langage naturel.
Informations de base sur le modèle :
- Nom du modèle : Référence d'instructions pour le lama 3 8B
- Promoteur: Méta IA
- Date de sortie : 18 avril 2024
- Version: 1.0
- Type de modèle : Modèle de langage basé sur le texte
- Quantification: FP16
🚀 Principales caractéristiques et cas d'utilisation prévus
Llama 3 8B Instruct est conçu avec une suite de fonctionnalités avancées destinées à maximiser l'utilité et l'efficacité pour les développeurs et les chercheurs.
Capacités principales :
- Instructions améliorées à suivre : Compréhension et exécution sophistiquées d'instructions complexes.
- Amélioration du raisonnement et de la génération de code : Des progrès significatifs dans le raisonnement logique et la génération de code de haute qualité.
- Tokeniseur efficace : Comprend un nouveau tokenizer de vocabulaire de 128 000 mots pour un encodage linguistique optimisé.
- Attention par requête groupée (GQA) : Mise en œuvre pour une efficacité d'inférence supérieure, accélérant les réponses du modèle.
- Fenêtre de contexte étendue : Il dispose d'une fenêtre de contexte de 8 192 jetons, permettant de gérer des entrées plus longues et des conversations plus complexes.
🌐 Optimisé pour diverses tâches de traitement automatique du langage naturel :
- Génération de texte : Du contenu créatif aux rapports détaillés.
- Réponse aux questions : Réponses précises et contextualisées.
- Assistance en programmation : Générer, déboguer et expliquer des extraits de code.
- Création de contenu : Rédaction d'articles, de textes marketing, et plus encore.
- Systèmes de dialogue : Créer une IA conversationnelle engageante et naturelle.
Focus linguistique : Bien qu'optimisé principalement pour tâches en anglais, Llama 3 8B Instruct possède des capacités limitées dans d'autres langues.
⚙️ Analyse technique approfondie du manuel Llama 3 8B
Comprendre l'architecture sous-jacente et les méthodologies de formation révèle l'excellence technique qui se cache derrière Llama 3 8B Instruct.
Aperçu architectural :
Llama 3 8B Instruct utilise une technologie de pointe architecture de transformateur uniquement décodeur, s'appuyant sur ses prédécesseurs et les améliorant considérablement grâce à plusieurs améliorations clés :
- Innovation en matière de tokenisation : Un tout nouveau tokenizer dispose d'un vocabulaire de 128 000 tokens, ce qui permet un encodage du langage très efficace et des performances de modèle supérieures.
- Attention par requête groupée (GQA) : Spécifiquement conçu pour améliorer l'efficacité de l'inférence, permettant un traitement plus rapide.
- Attention masquée : Le mécanisme d'attention utilise une approche masquée pendant l'entraînement afin d'empêcher l'auto-attention de franchir les limites des documents, garantissant ainsi l'intégrité des données.
📚 Données et connaissances d'entraînement :
Le modèle a été rigoureusement entraîné sur un ensemble de données énorme, dépassant 15 billions de jetons de données de haute qualité et accessibles au public.
- Gestion des données : Cela implique des processus de prétraitement et de curation méticuleux pour les données de pré-entraînement, ainsi qu'une assurance qualité et un filtrage rigoureux pour les données de post-entraînement.
- Répartition linguistique : Une part importante des données d'entraînement (95 %) était en anglais, ce qui a directement contribué à ses excellentes performances dans cette langue.
- Seuil de connaissances : Meta AI ne spécifie pas publiquement la date limite précise de collecte des connaissances.
Meta AI affirme déployer des efforts considérables pour filtrer les données d'entrée afin de maintenir un ensemble de données d'entraînement équilibré. Cependant, ses performances dans les langues autres que l'anglais indiquent un biais potentiel en faveur du contenu anglais.
📊 Performances et indicateurs de performance
Llama 3 8B Instruct a constamment démontré des capacités impressionnantes dans divers domaines de référence de l'industrie, surpassant souvent ses concurrents.
Points saillants d'une performance exceptionnelle :
- Supériorité de référence : Surpasse de nombreux autres modèles d'IA, y compris certains plus importants, dans des tâches spécifiques de suivi d'instructions et de raisonnement.
- Capacités améliorées : Présente des améliorations notables en matière de raisonnement, de génération de code et de suivi d'instructions complexes par rapport aux versions précédentes de Llama.
- Évaluation humaine : Il obtient de meilleurs résultats que les modèles concurrents comme GPT-3.5 lors d'évaluations humaines dans des scénarios d'utilisation réels, ce qui souligne son utilité pratique.
Comparaison avec d'autres modèles leaders :
- Précision: Il affiche des performances compétitives face à des modèles plus grands tels que le Gemini Pro et le Claude Sonnet dans divers tests de performance.
- Vitesse: Bien que les indicateurs de vitesse spécifiques ne soient pas explicitement détaillés, l'intégration de GQA et d'un tokenizer optimisé suggère fortement une vitesse d'inférence améliorée par rapport à ses prédécesseurs, ce qui conduit à des temps de réponse plus rapides.
- Robustesse : Démontre des capacités améliorées dans la gestion d'un large éventail de tâches, notamment le raisonnement complexe et la génération de code détaillée, soulignant ainsi sa stabilité et son adaptabilité accrues.
🛡️ Lignes directrices éthiques et licences
Meta AI s'engage à développer une IA responsable, en intégrant des mesures de sécurité robustes dans Llama 3 8B Instruct.
Mesures de sécurité et IA responsable :
- Sensibilité du contenu : Programmé avec une attention particulière portée à des sujets critiques tels que la biologie, la chimie et la cybersécurité, dans le but de prévenir toute utilisation abusive.
- Évaluation des entrées/sorties : Évaluation complète des données d'entrée des utilisateurs et des données de sortie du modèle en matière de sécurité et de conformité.
- Outils de sécurité intégrés : Le système de référence comprend Garde de lama 3, un modèle de sécurité multilingue, et Garde rapide, un filtre d'injection rapide avancé, pour renforcer la sécurité.
Licences et accessibilité :
Bien que les conditions de licence précises de Llama 3 8B Instruct ne soient pas explicitement détaillées dans les informations fournies, Meta AI insiste fortement sur le fait qu'une licence est nécessaire pour que les conditions de licence soient conformes aux exigences de sécurité. « approche ouverte »Cet engagement encourage une large utilisation et une adoption généralisée du modèle dans diverses applications et initiatives de recherche. Les utilisateurs sont invités à consulter la documentation officielle de Meta AI pour obtenir des informations spécifiques sur les licences.
❓ Foire aux questions (FAQ) concernant Llama 3 8B Instruct
Q1 : Qu'est-ce que Llama 3 8B Instruct ?
UN: Llama 3 8B Instruct est un modèle de langage de pointe à 8 milliards de paramètres développé par Meta AI, optimisé pour le suivi d'instructions avancé, la génération de texte et l'assistance à la programmation. Il a été lancé le 18 avril 2024.
Q2 : Quelles sont les principales améliorations apportées à Llama 3 8B Instruct par rapport à ses prédécesseurs ?
UN: Les principales améliorations comprennent un suivi des instructions amélioré, de meilleures capacités de raisonnement et de génération de code, un tokenizer de vocabulaire efficace de 128 000 mots, Grouped Query Attention (GQA) pour une inférence plus rapide et une fenêtre de contexte de jetons étendue à 8 192 mots.
Q3 : Llama 3 8B Instruct est-il multilingue ?
UN: Bien qu'il possède des capacités limitées dans d'autres langues, Llama 3 8B Instruct est principalement axé et optimisé pour les tâches en langue anglaise, avec 95 % de ses données d'entraînement en anglais.
Q4 : Comment Llama 3 8B Instruct assure-t-il la sécurité ?
UN: Meta AI a intégré de multiples mesures de sécurité, notamment la prise en compte des sujets critiques, l'évaluation de la sécurité des entrées et des sorties, et l'inclusion de Llama Guard 3 (un modèle de sécurité multilingue) et de Prompt Guard (un filtre d'injection rapide) dans son système de référence.
Q5 : Quelle est l'approche de Meta AI en matière de licences pour Llama 3 8B Instruct ?
UN: Meta AI promeut une approche ouverte afin d'encourager une large utilisation et une adoption généralisée du modèle, bien que les conditions de licence spécifiques ne soient pas détaillées dans les informations disponibles. Les utilisateurs sont invités à consulter les ressources officielles de Meta AI pour obtenir des informations précises sur les licences.
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