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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: 'OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3',
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="OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3",
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
ℹ Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) : Présentation du modèle
Le Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) est un modèle de langage étendu (LLM) open-source de pointe développé par Assistant ouvert et publié en Avril 2023 (Version 1.0). Construit sur l'architecture robuste StableLM, ce modèle a subi un réglage fin supervisé (SFT) méticuleux pour améliorer ses capacités sur une gamme diversifiée de tâches de traitement du langage naturel.
Il est spécifiquement conçu pour donner aux développeurs et aux chercheurs les moyens d'agir, en offrant une plateforme accessible pour générer des réponses textuelles très proches de celles des humains et pour effectuer des opérations linguistiques complexes.
✓ Fonctionnalités et capacités essentielles
- ✓ 7 milliards de paramètres : Un modèle de taille conséquente permettant une compréhension et une génération sophistiquées du langage.
- ✓ Logiciel libre et gratuit : Garantir une large accessibilité et favoriser l'innovation menée par la communauté.
- ✓ Réglage fin supervisé (SFT) : Exploite des techniques de réglage fin avancées pour des performances optimisées.
- ✓ Génération de texte de haute qualité : Capable de produire des réponses textuelles cohérentes, contextuellement pertinentes et d'un comportement quasi humain.
- ✓ Assistance multilingue : Conçu pour traiter et générer du texte dans plusieurs langues, avec un accent particulier sur l'anglais et d'autres langues largement parlées.
● Applications polyvalentes
Ce modèle hautement adaptable convient à un large éventail de tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN), notamment :
- ● Génération de texte avancée et création de contenu
- ● Systèmes de questions-réponses sophistiqués
- ● Résumé de texte efficace
- ● Traduction linguistique précise
- ● Génération et analyse de code pour les développeurs
ℹ Spécifications techniques
Architecture
Le Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) est construit sur le modèle largement adopté architecture de transformateur, pierre angulaire des grands modèles de langage modernes. Il est fort probable qu'il utilise une architecture de transformateur ne comportant que des décodeurs, à l'instar d'autres modèles génératifs de pointe comme ceux de la série GPT.
Données d'entraînement et seuil de connaissances
Bien que les détails précis concernant l'ensemble de données d'entraînement ne soient pas divulgués publiquement, étant donné qu'il s'agit d'un projet open-source de LAION et Stability AI, on s'attend à ce qu'il ait été entraîné sur un collection massive et diversifiée de données textuelles accessibles au publicCela comprend généralement de vastes quantités de textes, de livres et d'autres contenus numériques extraits du Web, pouvant représenter des centaines de gigaoctets, voire plusieurs téraoctets.
L'exact date limite de connaissances n'est pas explicitement indiqué. Cependant, étant donné sa sortie en Avril 2023Il est donc raisonnable de supposer que sa base de connaissances reflète les informations disponibles jusqu'à une date ultérieure. 2022 ou tôt 2023.
Diversité et préjugés
Sans informations précises sur la composition des données d'entraînement, une évaluation approfondie de la diversité du modèle et de ses biais potentiels demeure complexe. Néanmoins, les projets open source s'attachent généralement à corriger et à atténuer les biais, et les utilisateurs sont encouragés à mener leurs propres évaluations.
Indicateurs et considérations de performance
Indicateurs de performance détaillés pour le StableLM SFT-7 (7B) Les informations disponibles ne fournissent pas de modèle précis. Toutefois, les métriques d'évaluation typiques pour les modèles de langage de cette envergure comprennent souvent :
- ✓ Perplexité: Un indicateur clé de la capacité du modèle à prédire un échantillon de texte ; les valeurs plus basses indiquent de meilleures performances.
- ✓ BLEU Score: Principalement utilisé pour évaluer la qualité des résultats de la traduction automatique.
- ✓ Score ROUGE : Employé pour évaluer la qualité et l'exactitude des tâches de résumé de texte.
- ✓ Score F1 : Une mesure courante pour évaluer la précision des tâches de classification.
Vitesse et robustesse de l'inférence
La vitesse d'inférence pour un modèle à 7 milliards de paramètres varie considérablement en fonction du matériel utilisé. Sur les GPU modernes, la génération des réponses se situe généralement entre de quelques millisecondes à quelques secondes, en fonction de la longueur et de la complexité du résultat.
La robustesse du modèle face à divers sujets et langues est directement influencée par la richesse et la variété de ses données d'entraînement. Un modèle à 7 milliards de paramètres devrait posséder fortes capacités de généralisation, bien que les performances spécifiques sur des entrées très variées justifient des tests et une évaluation plus rigoureux.
⚠ Directives d'utilisation et d'éthique
Accès au modèle
Bien que des instructions d'utilisation spécifiques pour le Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) Bien que non détaillés dans les informations fournies, en tant que modèle open source, il est généralement accessible et intégré via des frameworks d'apprentissage automatique largement utilisés tels que PyTorch ou TensorFlowLes développeurs sont invités à consulter le dépôt officiel du projet Open-Assistant pour obtenir la documentation définitive et des exemples de code.
(Des exemples de code ou des extraits d'intégration, tels que ceux faisant référence à « open-ai.chat-completion » ou « OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3 », se trouvent généralement ici dans la documentation officielle.)
Principes éthiques de l'IA
Il est primordial que tous les utilisateurs respectent les principes éthiques établis en matière d'IA lorsqu'ils interagissent avec des modèles de langage de grande taille ou les déploient. Les principales considérations éthiques sont les suivantes :
- ⚠ Éviter les contenus nuisibles : Prévenir de manière proactive la création, la promotion ou la diffusion de contenus biaisés, discriminatoires ou autrement offensants.
- ⚠ Respecter la propriété intellectuelle : Garantir le respect des lois sur le droit d'auteur et de toutes les formes de droits de propriété intellectuelle.
- ⚠ Promouvoir la transparence : Indication claire des contenus générés ou enrichis par l'IA.
- ⚠ Protection de la vie privée des utilisateurs : Mise en œuvre de mesures rigoureuses pour protéger les données personnelles et garantir la confidentialité des utilisateurs lors de tout traitement de données.
Informations sur la licence
La licence spécifique régissant le Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) Le modèle n'était pas explicitement mentionné dans les détails disponibles. Cependant, en tant que projet open source public, il est généralement distribué sous une licence open source permissive telle que… AVEC, Apache 2.0, ou Creative CommonsCes licences autorisent généralement une utilisation, une modification et une distribution étendues. Il est conseillé aux utilisateurs de consulter le dépôt ou la documentation officielle du projet pour connaître les conditions de licence définitives.
❓ Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Qu'est-ce que l'Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) ?
A1 : Il s'agit d'un Large Language Model (LLM) open-source de 7 milliards de paramètres publié par Open-Assistant en avril 2023. Il est construit sur l'architecture StableLM et utilise le Supervised Fine-Tuning (SFT) pour diverses tâches NLP.
Q2 : Quelles sont les principales utilisations de ce modèle ?
A2 : Le modèle est conçu pour un large éventail d'applications NLP, notamment la génération de texte, la réponse aux questions, le résumé, la traduction linguistique, ainsi que la génération et l'analyse de code.
Q3 : Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) est-il vraiment open-source ?
A3 : Oui, il s’agit d’un modèle open source développé par Open-Assistant et disponible gratuitement. Bien que les détails de la licence n’aient pas été fournis, on suppose qu’il s’agit d’une licence open source permissive comme la licence MIT ou Apache 2.0.
Q4 : Quelle est la date limite de connaissances pour ce modèle ?
A4 : La date limite exacte de validation des connaissances n’est pas précisée. Cependant, étant donné sa sortie en avril 2023, ses données d’entraînement couvrent probablement la période allant jusqu’à fin 2022 ou début 2023.
Q5 : Comment les développeurs peuvent-ils accéder au modèle StableLM SFT-7 (7B) et l'intégrer ?
A5 : En tant que modèle open source, il est généralement accessible et intégrable via des frameworks d’apprentissage automatique populaires tels que PyTorch ou TensorFlow. Les développeurs sont invités à consulter le dépôt officiel du projet Open-Assistant pour obtenir une documentation détaillée, des exemples de code et des guides d’intégration.
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