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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/Pythia-Chat-Base-7B-v0.16',
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/Pythia-Chat-Base-7B-v0.16",
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}")
.png)
Détails du produit
Le Pythia-Chat-Base-7B-v0.16 Le modèle est un puissant modèle de langage à 7 milliards de paramètres, méticuleusement développé par L'IA de l'ensembleIl se distingue comme une version optimisée du Pythia-7B d'EleutherAI, spécialement conçu pour exceller dans interactions de type dialogueCe modèle est un outil indispensable pour les développeurs souhaitant créer des chatbots avancés et des applications d'IA conversationnelle sophistiquées.
✨ Points clés
- Nom du modèle : Pythia-Chat
- Promoteur: L'IA de l'ensemble
- Date de sortie : 2023
- Version: Base 7B v0.16
- Type de modèle : Modèle de transformateur
🚀 Capacités clés
- Optimisé pour les données conversationnelles : Ce modèle a fait l'objet d'un réglage fin approfondi à l'aide de Ensemble de données OIG, qui comprend 43 millions d'instructions. Ce processus améliore considérablement sa capacité à engager des conversations naturelles et fluides.
- Prise en charge linguistique polyvalente : Pythia-Chat-Base-7B-v0.16 offre une compatibilité avec un large éventail de langages de programmation, ce qui en fait une ressource adaptable pour les développeurs utilisant différentes technologies.
- Quantification efficace sur 8 bits : Le modèle est quantifié sur 8 bits, ce qui réduit l'empreinte mémoire. Cette optimisation lui permet de fonctionner efficacement sur des GPU aux spécifications mémoire plus modestes, comme le Nvidia T4 doté de 16 Go de VRAM, le rendant ainsi plus accessible.
💡 Cas d'utilisation prévus
Le modèle Pythia-Chat-Base-7B-v0.16 est conçu pour les scénarios où les développeurs ont besoin de créer des chatbots robustes et des applications d'IA conversationnelle sophistiquées. Ses applications incluent :
- Chatbots d'assistance client : Déployez ce modèle pour créer des chatbots intelligents capables de répondre aux questions fréquemment posées et de guider les clients à travers différents processus, améliorant ainsi considérablement l'efficacité du support.
- Assistants personnels : Développer des assistants personnels capables d'aider les utilisateurs à gérer sans effort des tâches telles que la planification de rendez-vous, la définition de rappels et la récupération d'informations.
- Applications éducatives : Intégrez ce modèle aux plateformes éducatives afin de proposer un contenu attrayant et de répondre aux questions des étudiants dans un large éventail de matières.
🌐 Assistance linguistique et plateforme
Le modèle prend en charge divers langages de programmation, notamment Python, Java, JavaScript, C++ et GoBien que principalement entraîné sur des données en anglais, son architecture permet une grande polyvalence pour diverses langues naturelles.
⚙️ Analyse technique approfondie
Architecture
Le modèle Pythia-Chat-Base-7B-v0.16 est fondé sur la robustesse architecture de transformateur, intégrant des modifications spécifiques d'EleutherAI pour garantir des capacités de traitement et de génération de texte hautement efficaces.
Données d'entraînement
Le modèle a été affiné à l'aide de l'ensemble des données. Ensemble de données OIGCe jeu de données, comprenant 43 millions d'instructions, est le fruit d'une collaboration entre Together AI, LAION et Ontocord.ai. Son amélioration a été rendue possible grâce aux retours des utilisateurs, qui ont été publiés en open source. ensemble de données de retours d'utilisateurs ensemble.
Indicateurs de performance
- Vitesse d'inférence : Optimisé pour les applications en temps réel, ce modèle fonctionne efficacement sur des GPU dotés d'aussi peu que 16 Go de mémoire, comme le Nvidia T4.
- Capacité de conversation : Démontre une grande aptitude conversationnelle, gérant avec aisance des tâches diverses et fournissant des réponses d'une qualité comparable à celle de modèles plus importants comme GPT-NeoXT-Chat-Base-20B.
➡️ Usage et éthique
Exemple d'intégration d'API
Pour les développeurs, l'intégration de Pythia-Chat-Base-7B-v0.16 se fait généralement via des appels d'API standard. Bien que les extraits de code spécifiques soient omis ici, les exemples suivent généralement des schémas similaires à ceux des API de complétion de chat populaires, en spécifiant le modèle et les invites de saisie.
Lignes directrices éthiques
Together AI accorde une importance primordiale à la gouvernance et à la transparence des données d'entraînement. Un processus de retrait a été mis en place pour les développeurs de code source qui préfèrent que leur code ne soit pas inclus dans l'ensemble de données, témoignant ainsi d'un engagement envers un développement éthique de l'IA.
Type de licence
Le modèle Pythia-Chat-Base-7B-v0.16 est distribué sous la licence Licence Apache 2.0, permettant une utilisation à la fois commerciale et non commerciale, offrant une large accessibilité pour divers projets.
❓ Foire aux questions (FAQ)
Q : À quoi sert principalement Pythia-Chat-Base-7B-v0.16 ?
A : Il est principalement conçu pour la création de chatbots et d'applications d'IA conversationnelle, et excelle dans les interactions de type dialogue.
Q : Qui a développé le modèle Pythia-Chat-Base-7B-v0.16 ?
A : Le modèle a été développé par Together AI, en s'appuyant sur Pythia-7B d'EleutherAI.
Q : Qu’est-ce qui rend ce modèle adapté aux environnements aux ressources limitées ?
A : Sa quantification 8 bits réduit considérablement son empreinte mémoire, lui permettant de fonctionner efficacement sur des GPU avec seulement 16 Go de VRAM, comme le Nvidia T4.
Q : Puis-je utiliser Pythia-Chat-Base-7B-v0.16 pour des projets commerciaux ?
R : Oui, le modèle est distribué sous licence Apache 2.0, qui autorise une utilisation à la fois commerciale et non commerciale.
Q : Quel type de données a été utilisé pour affiner le modèle ?
A: Il a été peaufiné sur l'ensemble de données OIG (43 millions d'instructions) et affiné davantage avec un ensemble de données de retours d'utilisateurs open source.
Terrain de jeu de l'IA
