OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Anthropique - Claude
xAI - Grok
Recherche profonde
Alibaba - Qwen
ByteDance - Le meilleur de ByteDance
Tous les modèles
Plans d'entreprise
Développement d'applications d'IA
API de traduction IA
Service SEO/GEO IA
Service de relations publiques géo-optimisé
Service de web scraping
Meilleurs outils d'IA
Les meilleurs robots IA
Se connecter
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: 'NousResearch/Nous-Hermes-Llama2-70b',
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="NousResearch/Nous-Hermes-Llama2-70b",
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}")
.webp)
Détails du produit
Découvrez Nous Hermes LLaMA-2 (70B) : un LLM puissant
Le Nous-Hermes-Llama2-70b représente une avancée significative dans le domaine des grands modèles de langage (LLM), méticuleusement développés par Nous ResearchLancé en Mai 2023Ce modèle performant, doté de 70 milliards de paramètres, est conçu à l'aide des architectures avancées LLaMA et Llama-2. Son objectif principal est d'offrir des performances robustes pour un large éventail de tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN).
✅ Nom du modèle : Nous-Hermes Llama2
✨ Développeur/Créateur : Nous Research
🗓️ Date de sortie : Mai 2023
🧠 Version : 70B
💡 Type de modèle : Modèle de langage étendu (LLM)
Principales caractéristiques et avantages distinctifs
Nous-Hermes-Llama2-70b se distingue par une série de fonctionnalités impressionnantes conçues pour la fiabilité et la polyvalence :
- 📝 Réponses exceptionnelles et détaillées : Capable de générer des récits détaillés et cohérents, d'une longueur conséquente.
- 🚫 Taux d'hallucinations minimisé : Conçu pour fournir des résultats très factuels et précis, réduisant ainsi la fréquence des fausses informations générées.
- 📚 Données d'entraînement complètes : Bénéficia d'un entraînement sur des sorties synthétiques GPT-4 et des ensembles de données spécialisés tels que GPTeacher, roleplay, code instruct, Nous Instruct et PDACTL.
- 🎯 Connaissances approfondies du sujet : Affinée par l'intégration d'ensembles de données spécifiques au domaine provenant de Camel-AI et d'Airoboros, son expertise s'en trouve élargie.
Cas d'utilisation et applications prévus
Le modèle Nous-Hermes-Llama2-70b est un outil polyvalent conçu pour un large éventail de tâches langagières générales. Sa fiabilité et son faible taux d'hallucinations le rendent particulièrement précieux pour :
- ▶ Instructions à suivre : Exécuter des instructions complexes et nuancées avec une grande précision.
- ▶ Automatisation des tâches : Rationalisation et automatisation de divers flux de travail axés sur le langage.
- ▶ Analyse des données : Faciliter l'extraction et l'interprétation pertinentes des données textuelles.
- ▶ Génération de texte : Production de contenu de haute qualité pour répondre à des besoins variés, allant de la rédaction créative à la documentation technique.
- ▶ Vérification des faits et recherche : Son faible taux d'hallucinations le rend adapté aux applications exigeant une grande intégrité factuelle.
🌐 Assistance multilingue : Outre l'anglais, le modèle étend ses capacités à l'allemand, à l'espagnol, au français et à d'autres langues, renforçant ainsi son utilité mondiale.
Détails techniques et spécifications
🛠️ Architecture du modèle
Nous-Hermes-Llama2-70b est construit sur une base robuste Architecture AutoModelForCausalLM Issu de la bibliothèque de transformateurs Hugging Face, il implémente fidèlement les architectures de modèles fondamentales LLaMA et Llama-2, intrinsèquement basées sur le décodeur Transformer standard.
📊 Aperçu des données d'entraînement
Les connaissances approfondies et les prouesses linguistiques du modèle sont le résultat direct de son entraînement sur un ensemble de données très diversifié et riche, qui comprend :
- Sorties synthétiques générées par GPT-4
- Des ensembles de données spécialisés tels que GPTeacher, roleplay, code instruct, Nous Instruct et PDACTL
- Connaissances spécifiques au sujet issues des ensembles de données Camel-AI et Airoboros
Ce programme de formation complet garantit des connaissances étendues et une compréhension linguistique approfondie.
📦 Source et échelle des données
Bien que l'échelle précise et les éléments constitutifs des données d'entraînement ne soient pas détaillés publiquement, le modèle présente un intérêt significatif. 70 milliards de paramètres suggèrent sans équivoque un ensemble de données sous-jacent extrêmement vaste.
📅 Date limite de connaissances
La date limite exacte de mise à jour des connaissances pour Nous-Hermes-Llama2-70b n'a pas été officiellement communiquée. Cependant, compte tenu de sa date de sortie prévue en mai 2023, il est raisonnable de supposer que sa base de connaissances s'étend jusqu'à cette date. début 2023.
Lignes directrices en matière de performance, de comparaison et d'éthique
🚀 Commentaires des utilisateurs et indicateurs de performance
Nous-Hermes-Llama2-70b a recueilli commentaires positifs généralisés D'après sa base d'utilisateurs, qui vantent fréquemment sa grande cohérence et son taux d'hallucinations particulièrement faible, et bien qu'aucun test de performance précis et public ne soit actuellement disponible, de nombreux témoignages confirment ses capacités.
⚖️ Considérations relatives à la diversité et aux préjugés
Nous Research n'a pas publié d'informations détaillées concernant la diversité des données d'entraînement utilisées ni les éventuels biais identifiés dans le modèle. Toutefois, l'inclusion intentionnelle de jeux de données provenant de sources telles que Camel-AI et Airoboros, reconnues pour leur approche variée des sujets et des perspectives, suggère une volonté de limiter les biais inhérents.
🆚 Comparaison avec des modèles similaires
Les benchmarks comparatifs directs et publiés opposant Nous-Hermes-Llama2-70b à d'autres grands modèles de langage de premier plan ne sont pas encore facilement disponibles. Cependant, ses performances substantielles 70 milliards de paramètres Cela le place résolument dans la catégorie des modèles d'élite, comparable en envergure à des géants du secteur comme GPT-3 et PaLM.
📜 Lignes directrices éthiques et licences
Bien que Nous Research n'ait pas publié de directives éthiques spécifiques concernant l'utilisation de Nous-Hermes-Llama2-70b, l'entreprise plaide constamment pour développement responsable de l'IA et souligne l'importance cruciale de la transparence et de la responsabilité dans toutes ses initiatives en matière d'IA.
Le modèle est distribué sous la Licence MIT, qui autorise un déploiement à la fois commercial et non commercial, à condition que la mention de la source soit correctement indiquée.
S'engager avec Nous Hermes LLaMA-2 (70B)
Pour les développeurs et les chercheurs, l'intégration de Nous-Hermes-Llama2-70b dans diverses applications et flux de travail est généralement facilitée par des API standard. Nous Research fournit une documentation détaillée, des guides d'utilisation complets et des exemples spécifiques à chaque plateforme, ou ces ressources sont accessibles via des plateformes d'IA reconnues comme Hugging Face. Ceci garantit une adoption simple pour un large éventail d'initiatives en traitement automatique du langage naturel (TALN) et en intelligence artificielle.
(Pour des exemples d'utilisation spécifiques de l'API et des extraits de code, il est préférable de se référer à la documentation officielle du modèle ou aux interfaces de la plateforme respective.)
❓ Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Qu'est-ce que Nous-Hermes-Llama2-70b ?
A1 : Il s'agit d'un modèle de langage à grande échelle (LLM) de 70 milliards de paramètres développé par Nous Research, publié en mai 2023, reconnu pour ses fortes performances dans les tâches NLP et un faible taux d'hallucinations.
Q2 : Quelles sont les principales applications de ce modèle ?
A2 : Il est bien adapté à une variété de tâches linguistiques générales, notamment le suivi d'instructions, l'automatisation des tâches, l'analyse de données et la génération de texte sophistiquée, en particulier dans des scénarios exigeant une grande précision factuelle.
Q3 : Quelles langues sont prises en charge par Nous-Hermes-Llama2-70b ?
A3 : Ce modèle offre une prise en charge robuste de l’anglais, de l’allemand, de l’espagnol et du français, ainsi qu’une compatibilité avec d’autres langues.
Q4 : Sous quelle licence le modèle est-il commercialisé ?
A4 : Il est publié sous la licence MIT, qui autorise une large utilisation commerciale et non commerciale, à condition que l'attribution appropriée soit maintenue.
Q5 : Quelle est la date limite approximative de connaissance pour le modèle ?
A5 : Bien que cela ne soit pas précisément spécifié, étant donné sa sortie en mai 2023, la base de connaissances du modèle est estimée être à jour jusqu'au début de 2023.
Terrain de jeu de l'IA
