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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/mpt-7b-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",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="togethercomputer/mpt-7b-chat",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"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 MPT-7B : un puissant transformateur open source pour le traitement automatique du langage naturel avancé.
MPT-7B marque une réalisation importante de MosaicML, visant à démocratiser l'accès à la technologie de pointe en matière de transformateurs. transformateur de type décodeur et membre de Modèle de langage étendu de type GPT La famille MPT-7B est conçue avec une grande précision pour exceller dans les tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN) générales et hautement spécialisées, et offre une capacité exceptionnelle de gestion. séquences d'entrée extrêmement longuesSortie en mai 2023, sa version initiale a donné naissance à des variantes spécialisées comme MPT-7B-Chat, MPT-7B-Instruct et MPT-7B-StoryWriter-65k+, chacune adaptée à des applications spécifiques.
Principales caractéristiques et innovations
✅ Utilisable commercialement et open source
Le modèle de base et plusieurs variantes sont commercialisés sous la licence flexible Licence Apache-2.0, garantissant une large accessibilité et offrant aux développeurs et aux entreprises des possibilités d'applications commerciales.
📚 Gestion sans précédent des séquences d'entrée longues
Utilisation des technologies avancées ALiBi (Attention avec biais linéaires) Grâce à cette technique, le MPT-7B peut traiter des longueurs d'entrée allant jusqu'à une valeur étonnante. 65 000 jetonsce qui le rend particulièrement adapté à l'analyse documentaire complète, à la génération de contenu long et aux tâches complexes de compréhension de textes.
⚡ Haute efficacité et performances accélérées
Conçu avec Attention Flash et Transformer plus rapideLe MPT-7B offre des vitesses d'entraînement et d'inférence considérablement accélérées. Cette optimisation améliore non seulement les performances, mais se traduit également par des réductions substantielles des coûts opérationnels.
🌐 Large accessibilité et intégration facile
Le MPT-7B est parfaitement intégré à Visage câlin, garantissant une mise en œuvre simple et une compatibilité avec les flux de travail d'apprentissage automatique existants, réduisant ainsi les obstacles à l'adoption pour les chercheurs et les développeurs.
Cas d'utilisation polyvalents
- 🔬 Recherche et développement d'applications en IA : Une base idéale pour la recherche en apprentissage automatique et la création d'applications innovantes basées sur l'IA.
- 💼 Solutions commerciales et d'entreprise : Extrêmement polyvalent pour un déploiement dans divers contextes commerciaux, des entreprises technologiques de pointe à l'industrie du divertissement, facilitant des solutions sur mesure.
- 🗣️ IA générative spécialisée : Des variantes comme MPT-7B-Chat sont optimisés pour l'IA conversationnelle, Instructions MPT-7B pour des instructions précises à suivre, et MPT-7B-StoryWriter-65k+ pour la création de récits captivants.
Spécifications techniques et formation
⚙️ Architecture: Conçu comme un puissant transformateur décodeur uniquement modèle, il comprend 6,7 milliards de paramètres, conçu avec soin pour une compréhension contextuelle approfondie et une génération de texte de haute qualité.
🧠 Données d'entraînement complètes : La robustesse du modèle est attribuée à son entraînement sur un vaste ensemble de données. 1 billion de jetons, issues d'un ensemble de données rigoureusement sélectionné qui combine intelligemment diverses sources de texte et de code, garantissant une compréhension linguistique et contextuelle holistique.
🌐 Sources de données diverses : L'entraînement a fait appel à des corpus à grande échelle tels que Books3, Common Crawl et divers ensembles de données spécifiques à un domaine, fournissant un riche mélange de contenu général et spécialisé.
🗓️ Seuil de connaissances : Le modèle intègre les données les plus récentes et pertinentes disponibles jusqu'à l'année 2023, permettant une compréhension contemporaine du langage et du contexte.
🌍 Assistance linguistique : Principalement axé sur Anglais, MPT-7B a été entraîné sur un large éventail de types de textes, englobant à la fois l'écriture technique et créative, afin de garantir une compréhension linguistique robuste et nuancée.
Indicateurs de performance et cadre éthique
📈 Indicateurs de performance
- Précision: Démontre des performances élevées, atteignant constamment les objectifs et dans plusieurs aspects surpasser ses contemporains comme LLaMA-7B sur divers bancs d'essai normalisés.
- Robustesse : Démontre une capacité éprouvée à traiter un large éventail d'entrées et de tâches, mettant en évidence excellente généralisation à travers de nombreux points de référence et des applications pratiques concrètes.
⚖️ Lignes directrices éthiques et agrément
Développement éthique de l'IA : MPT-7B adhère strictement aux pratiques de développement éthiques de l'IA, en mettant l'accent sur transparence, équité et utilisation responsableCes directives sont minutieusement documentées afin de garantir un déploiement sûr et bénéfique.
Type de licence : Les licences pour les variantes MPT-7B varient. Alors que le modèle de base utilise souvent le modèle permissif Apache-2.0, certaines utilisations ou variantes peuvent être soumises à des licences plus restrictives comme CC-By-NC-SA-4.0Il est fortement conseillé aux utilisateurs de consulter les conditions de licence spécifiques à chaque variante afin d'en garantir une utilisation appropriée.
Diversité et préjugés : Les données d'entraînement du modèle ont été soigneusement constituées afin de minimiser les biais grâce à une grande variété de sources textuelles, de genres et de styles. MosaicML effectue des évaluations continues pour identifier et corriger efficacement tout biais émergent.
Utilisation pratique et exemples de code
💻 Intégration transparente avec HuggingFace : L'intégration de MPT-7B à vos projets est simple. Vous trouverez ci-dessous un exemple de code illustrant comment charger et utiliser une variante de MPT-7B pour la génération de texte.
à partir des transformateurs, importez AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# Charger le tokenizer et le modèle pour MPT-7B-Chat
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "mosaicml/mpt-7b-chat" , trust_remote_code= True )
modèle = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "mosaicml/mpt-7b-chat" , trust_remote_code= True )
# Préparer le texte d'entrée
input_text = "En tant qu'assistant IA, racontez-moi une courte histoire inspirante sur la persévérance."
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors= "pt" )
# Générer la sortie
sortie = modèle.generate(input_ids, max_length=150, num_return_sequences=1, do_sample= True , temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens= True ))(Remarque : L'original `
Foire aux questions (FAQ)
❓ Q1 : Qu'est-ce que le MPT-7B exactement ?
A : Le MPT-7B est un Modèle de langage Transformer de grande taille, open-source et de type décodeur Développé par MosaicML, il est conçu pour les tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN) avancées, et se distingue par son efficacité et sa capacité de traitement. séquences d'entrée exceptionnellement longues.
❓ Q2 : Le MPT-7B peut-il être utilisé pour des projets commerciaux ?
A : Oui, le modèle de base MPT-7B et plusieurs de ses variantes sont commercialisés sous la marque Licence Apache-2.0qui autorise une utilisation commerciale. Toutefois, il est essentiel de vérifier la licence spécifique de chaque variante que vous envisagez d'utiliser.
❓ Q3 : Qu'est-ce qui distingue le MPT-7B dans le traitement des textes longs ?
A : Le MPT-7B tire parti de ALiBi (Attention avec biais linéaires) technologie, lui permettant de traiter efficacement des séquences d'entrée allant jusqu'à 65 000 jetons, un avantage considérable pour les tâches nécessitant un contexte étendu.
❓ Q4 : Comment les performances du MPT-7B se comparent-elles à celles d'autres LLM comme le LLaMA-7B ?
A : Le MPT-7B démontre de façon constante performance compétitive, égalant et surpassant souvent des modèles comme LLaMA-7B sur divers bancs d'essai standardisés en termes de précision et de généralisation.
❓ Q5 : Quelles innovations techniques contribuent à l'efficacité du MPT-7B ?
A : Son efficacité découle de son Architecture Transformer avec décodeur de paramètres uniquement, 6,7 milliards de paramètres combiné à des optimisations de pointe comme Attention Flash et Transformer plus rapide, ce qui accélère considérablement les processus d'entraînement et d'inférence.
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