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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/Qwen2-1.5B-Instruct',
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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{
"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
✨ Qwen2 1.5B Instruct : Un modèle de langage compact et puissant
Présentation Instructions Qwen2 1.5B, un modèle de langage de pointe, optimisé pour l'apprentissage, développé par l'équipe Qwen du groupe Alibaba. Publié le 7 juin 2024Dans sa version 2.0, ce modèle de conversion texte-texte offre un équilibre optimal entre hautes performances et utilisation efficace des ressources, ce qui en fait un excellent choix pour un large éventail d'applications de traitement automatique du langage naturel (TALN).
Informations de base :
- Nom du modèle : Instructions Qwen2 1.5B
- Développeur/Créateur : Équipe Qwen (Groupe Alibaba)
- Date de sortie : 7 juin 2024
- Version: 2.0
- Type de modèle : Modèle de langage texte-texte
🚀 Principales caractéristiques et avantages en termes de performances
Le Qwen2 1.5B Instruct est conçu avec des fonctionnalités avancées pour offrir des performances et une efficacité supérieures :
- Adapté aux instructions : Optimisé pour une meilleure compréhension et exécution des tâches spécifiques, ce qui permet d'améliorer la précision et la pertinence.
- Attention aux requêtes de groupe (GQA) : Améliore considérablement la vitesse d'inférence et réduit la consommation de mémoire, ce qui le rend très efficace pour diverses applications.
- Intégrations liées : Améliore l'efficacité des paramètres, contribuant à la taille compacte du modèle sans compromettre ses capacités.
- Longueur du contexte étendu : Traite les entrées jusqu'à 128 000 jetons et génère des sorties contenant jusqu'à 8 000 jetons, permettant une compréhension contextuelle plus approfondie.
- Prise en charge multilingue robuste : Il prend en charge 29 langues en plus de l'anglais et du chinois, dont le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï et l'arabe, répondant ainsi aux besoins d'une clientèle mondiale.
✅ Cas d'utilisation et applications prévus
Qwen2 1.5B Instruct est un modèle très polyvalent adapté à un large éventail de tâches de traitement du langage naturel, notamment :
- Génération de texte : Créer un contenu cohérent et pertinent au contexte.
- Réponse aux questions : Fournir des réponses précises et pertinentes aux questions.
- Compréhension du langage : Analyser et interpréter des schémas linguistiques complexes.
- Génération de code : Aider les développeurs à générer des extraits de code et des fonctions.
- Résolution de problèmes mathématiques : Relever les défis numériques et logiques.
⚙️ Détails techniques et architecture
Architecture:
Le modèle repose sur une base robuste Architecture Transformer, amélioré par plusieurs modifications clés :
- Activation de SwiGLU : Améliore la non-linéarité et les performances du modèle.
- Attention aux biais QKV : Améliore le mécanisme d'attention pour une meilleure concentration et une meilleure compréhension.
- Attention aux requêtes de groupe (GQA) : Optimise le traitement pour des opérations plus rapides et plus économes en mémoire.
- Tokeniseur avancé : Un tokenizer amélioré, conçu spécifiquement pour une gestion supérieure de plusieurs langues naturelles et de code.
Données d'entraînement :
- Source et taille des données : Le modèle a été entraîné sur un vaste ensemble de données comprenant environ 18 billions de jetons.
- Seuil de connaissances : Les connaissances du modèle sont à jour jusqu'à Septembre 2024.
- Diversité et préjugés : Les données d'entraînement intègrent un large éventail de langues et de domaines, méticuleusement sélectionnés pour réduire les biais et améliorer la robustesse du modèle sur divers sujets.
Indicateurs de performance :
Qwen2 1.5B Instruct démontre des améliorations significatives en termes de performances par rapport à son prédécesseur.
Image : Comparaison des performances entre Qwen2 1.5B Instruct et son prédécesseur.
Comparaison avec d'autres modèles :
- Précision: Présente des améliorations notables par rapport à son prédécesseur sur divers points de référence du secteur.
- Vitesse: La mise en œuvre de Group Query Attention (GQA) garantit des taux d'inférence nettement plus rapides que dans les versions précédentes.
- Robustesse : Des capacités multilingues améliorées et un ensemble de données d'entraînement diversifié contribuent à une meilleure généralisation sur une multitude de sujets et de langues.
- Tests en conditions réelles : Dans nos évaluations internes, y compris des analyses approfondies telles que Comparaison entre LLama 3 et Qwen 2 et Comparaison entre Qwen 2 72B et ChatGPT 4oQwen2 a démontré des performances remarquables, même face à des consignes culturellement spécifiques et non évidentes. Son excellente prise en charge le rend particulièrement recommandé pour les applications impliquant des groupes linguistiques asiatiques.
📚 Directives d'utilisation et d'éthique
Exemples de code :
L'intégration de Qwen2 1.5B Instruct à vos projets est conçue pour être simple. Voici un exemple typique pour la saisie semi-automatique dans une conversation :
Remarque : Les détails d'implémentation spécifiques peuvent varier en fonction de votre environnement de développement et de l'intégration de l'API.
Principes éthiques :
Une utilisation responsable et éthique est primordiale. Les utilisateurs sont fortement encouragés à respecter les principes suivants :
- Respect droits de propriété intellectuelle lors de l'intégration de contenu généré dans des projets personnels ou commerciaux.
- Soyez attentif et critique aux risques potentiels et traitez-les. biais qui pourraient apparaître dans les résultats du modèle.
- Utilisez le modèle de manière responsable et évitez activement de générer contenu nuisible, trompeur ou inapproprié.
Licences :
L'instruction Qwen2 1.5B est mise à disposition sous une licence permissive. Licence Apache 2.0, ce qui permet une large utilisation dans des applications commerciales et non commerciales.
❓ Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Qu'est-ce que l'instruction Qwen2 1.5B ?
A1 : Qwen2 1.5B Instruct est un modèle de langage texte-à-texte compact et optimisé pour les instructions de l'équipe Qwen du groupe Alibaba, conçu pour des performances efficaces dans diverses tâches de traitement du langage naturel.
Q2 : Quelles sont les principales caractéristiques qui contribuent à son efficacité ?
A2 : Son efficacité provient de Group Query Attention (GQA) pour une inférence plus rapide et une mémoire réduite, des embeddings liés pour l'optimisation des paramètres et une longueur de contexte étendue, équilibrant des performances puissantes avec une faible consommation de ressources.
Q3 : Combien de langues Qwen2 1.5B Instruct prend-il en charge ?
A3 : Le modèle offre une prise en charge multilingue robuste pour 29 langues, dont un large éventail de langues mondiales telles que l'anglais, le chinois, le français, l'espagnol, le japonais, le coréen et l'arabe.
Q4 : L’instruction Qwen2 1.5B peut-elle être utilisée à des fins commerciales ?
A4 : Oui, Qwen2 1.5B Instruct est distribué sous la licence Apache 2.0, qui autorise son utilisation pour des applications commerciales et non commerciales.
Q5 : Quelle est la date limite de connaissances pour ce modèle ?
A5 : Les données d'entraînement du modèle garantissent que ses connaissances sont à jour jusqu'en septembre 2024, offrant un accès aux informations et tendances récentes.
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