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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: 'Qwen/Qwen1.5-14B-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(
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response = client.chat.completions.create(
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"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
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"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
.webp)
Détails du produit
💬 Présentation de Qwen1.5-14B-Chat : un modèle de langage polyvalent
Le Qwen1.5-14B-Chat Ce modèle se présente comme un modèle de langage sophistiqué, basé sur l'architecture Transformer, conçu pour un large éventail de tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN). Il se distingue par performances améliorées, vaste assistance multilingue, et une longueur de contexte robuste et stable de 32 000 jetons, ce qui en fait un outil puissant et flexible pour les développeurs et les chercheurs.
🤖 Analyse approfondie de l'architecture de chat Qwen1.5-14B
Qwen1.5-14B-Chat est présenté comme une version bêta de la future série Qwen2. Cette version est une version optimisée de la version de base. Qwen1.5-14B Ce modèle, exploitant une architecture de transformateur dédiée au décodeur, fait partie d'une famille complète de modèles évolutifs de 0,5 milliard à 72 milliards de paramètres, tous conçus pour offrir des améliorations substantielles en termes de performances, des capacités multilingues exceptionnelles et une longueur de contexte de jetons constante de 32 Ko.
Les principales innovations architecturales comprennent :
- ✅ Activation de SwiGLU pour une non-linéarité améliorée.
- ✅ Biais QKV d'attention pour un mécanisme d'attention amélioré.
- ✅ Attention aux requêtes de groupe (GQA) pour l'efficacité.
- ✅ Un mélange sophistiqué d'attention par fenêtre glissante et d'attention totale pour une gestion optimale du contexte.
📊 Avantage concurrentiel : Qwen1.5-14B-Chat par rapport aux concurrents du secteur
Lors des évaluations comparatives, Qwen1.5-14B-Chat a systématiquement démontré une profil de performance supérieurCe modèle se distingue notamment par sa capacité à s'adapter aux préférences humaines et à gérer des contextes étendus. Sa prise en charge multilingue, la stabilité de la longueur du contexte et son architecture efficace le différencient de nombreux concurrents parmi les modèles de langage basés sur les transformeurs.
Notamment, les performances sur le Référence L-EvalL'évaluation de la compréhension du contexte long à travers divers modèles place Qwen1.5-14B-Chat parmi les concurrents les plus performants. Ses résultats sont nettement supérieurs à ceux de modèles moins performants et comparables à ceux de modèles aux capacités bien plus importantes. Plus précisément, Qwen1.5-14B-Chat a démontré des progrès remarquables en matière de compréhension du contexte long. surpassant des modèles établis tels que Llama2-7B et même GPT-3.5 dans diverses métriques d'évaluation critique.
Cette performance élevée et constante sur différents tests de référence souligne la qualité du modèle. robustesse et efficacité Pour aborder des tâches linguistiques complexes, Qwen1.5-14B-Chat se positionne comme un excellent choix pour les applications exigeant une compréhension nuancée et la génération de réponses longues et complexes, confirmant ainsi son potentiel en tant que solution de pointe pour les tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN) avancées dans sa catégorie.
💡 Premiers pas : Conseils essentiels pour Qwen1.5-14B-Chat
L'accès à Qwen1.5-14B-Chat est simple. Vous pouvez facilement intégrer et utiliser ce modèle via API d'IA/MLPour accéder à l'API, veuillez vous référer au site web sur lequel vous vous êtes inscrit ou à une plateforme similaire.
Pour ceux qui souhaitent installer Qwen1.5-14B-Chat localement, nous recommandons ce qui suit :
- ✅ Utilisez les hyperparamètres fournis dans `generation_config.json`. Pour plus de détails, consultez la documentation du modèle. dépôt Huggingface.
- ✅ Assurez-vous d'avoir installé la dernière version de la bibliothèque Huggingface Transformers (version 1000). >= 4.37.0) afin d'éviter tout problème de compatibilité.
📝 Licence et utilisation commerciale
Le modèle Qwen1.5-14B-Chat fonctionne sous le régime Contrat de licence Tongyi QianwenVous trouverez tous les détails de cette licence sur le dépôt du modèle, accessible à l'adresse suivante : GitHub ou Visage câlinIl est important de noter que l'utilisation commerciale de Qwen1.5-14B-Chat ne nécessite pas de demande spécifique, sauf si votre produit ou service atteint un certain seuil. plus de 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels.
🏆 Conclusion : Un point de référence en TALN open source
Qwen1.5-14B-Chat représente un bond en avant monumental pour les modèles de langage open source de taille moyenne basés sur les transformeurs. Son mélange convaincant de performances supérieures, capacités multilingues étendues et stabilité intrinsèque Qwen1.5-14B-Chat s'avère ainsi un atout précieux pour un large éventail de tâches de traitement automatique du langage naturel. Grâce à son architecture performante et à ses applications polyvalentes, il s'impose comme une solution de référence pour les développeurs et les chercheurs de la communauté dynamique de l'IA, repoussant les limites de la génération et de la compréhension de texte.
❓ Foire aux questions (FAQ)
Un modèle de langage basé sur les transformeurs, reconnu pour ses performances améliorées, sa prise en charge multilingue et une longueur de contexte de jetons stable de 32 000, adapté à diverses tâches de traitement automatique du langage naturel.
Il affiche des performances supérieures en matière de gestion de contexte long et d'alignement sur les préférences humaines, surpassant des modèles comme Llama2-7B et GPT-3.5 sur des benchmarks tels que L-Eval, notamment en matière de compréhension de contexte long.
Il intègre l'activation SwiGLU, le biais d'attention QKV, l'attention par requête de groupe et un mélange de mécanismes de fenêtre glissante et d'attention complète pour optimiser les performances et la gestion du contexte.
Oui, son utilisation commerciale est généralement gratuite conformément à l'accord de licence de Tongyi Qianwen. Une demande spécifique est requise uniquement si votre produit ou service compte plus de 100 millions d'utilisateurs actifs mensuels.
Vous devriez vous référer au fichier `generation_config.json` et vous assurer que vous utilisez Huggingface Transformers version >= 4.37.0. Plus de détails sont disponibles dans la documentation du modèle. dépôt Huggingface.
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