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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });
const main = async () => {
const prompt = `
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
`;
const response = await api.completions.create({
prompt,
model: 'togethercomputer/StripedHyena-Nous-7B',
});
const text = response.choices[0].text;
console.log('Completion:', text);
};
main();
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="",
base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
def main():
response = client.completions.create(
model="togethercomputer/StripedHyena-Nous-7B",
prompt="""
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
""",
)
completion = response.choices[0].text
print(f"Completion: {completion}")
main()
Détails du produit
Présentation Hyène rayée Nous (7B), un modèle d'IA révolutionnaire développé par Together Research. Cette architecture innovante représente un progrès significatif par rapport aux modèles Transformer traditionnels, spécifiquement conçus pour exceller dans traitement du contexte long tout en augmentant considérablement efficacité de l'entraînement et de l'inférence.
Le RayéeHyena-Nous-7B Cette version se distingue par ses performances compétitives face aux principaux modèles Transformer open source. Son architecture hybride, intégrant attention multi-têtes, requête groupée avec convolutions à portes, offre des avantages essentiels : une latence réduite, un décodage plus rapide et la remarquable capacité de traiter des séquences jusqu'à 32 000 jetonsCela en fait une avancée majeure pour les tâches complexes de traitement automatique du langage naturel.
🚀 Principaux cas d'utilisation de StripedHyena Nous (7B)
La polyvalence du modèle StripedHyena Nous (7B) ouvre un large éventail d'applications dans divers secteurs d'activité :
- ✅ Génération de texte : Créez des textes de haute qualité, au style naturel, pour la création de contenu, le marketing, les blogs et l'écriture de scénarios, à partir de consignes variées.
- ✅ Traduction automatique : Tirez parti de son traitement du contexte long pour des traductions plus précises et contextualisées, en surmontant les limitations des modèles à contexte plus court.
- ✅ Analyse des sentiments : Analysez les avis, commentaires et publications sur les réseaux sociaux des utilisateurs afin d'évaluer efficacement le sentiment du public et des clients à l'égard des produits, services ou marques.
- ✅ Chatbots intelligents : Des chatbots sophistiqués et performants, capables de comprendre des requêtes nuancées et de fournir des réponses naturelles et cohérentes, améliorent l'interaction avec les utilisateurs.
- ✅ Résumé de texte : Condensez efficacement de longs documents, articles ou rapports en résumés concis, en gagnant un temps précieux et en extrayant les informations essentielles.
- ✅ Réponse aux questions : Développer des systèmes de QA avancés capables de comprendre des questions complexes et de fournir des réponses précises et détaillées à partir de vastes ensembles de données.
⭐ Comment StripedHyena Nous (7B) se démarque de ses concurrents
Le Modèle de hyène rayée redéfinit les critères de performance par rapport aux modèles Transformer open source existants de taille similaire :
- Performances supérieures : Démontre des résultats compétitifs et souvent supérieurs à court et à long terme évaluations à long terme.
- Efficacité accrue : Offre de manière significative latence plus faible, décodage plus rapideet un débit supérieur à celui des transformateurs traditionnels.
- Mise à l'échelle optimisée : Démontre des améliorations marquées dans les lois de mise à l'échelle optimales d'entraînement et d'inférence, surpassant même des architectures Transformer hautement optimisées comme Llama-2.
- Contexte étendu : Capable de traiter des séquences jusqu'à 32 000 jetons, permettant une compréhension plus approfondie et la génération de messages très longs.
💡 Conseils pour optimiser les performances de StripedHyena Nous (7B)
- 1. Compréhension approfondie : Avant le déploiement, il est essentiel de bien comprendre les capacités et les limites du modèle afin d'en garantir une utilisation efficace et appropriée.
- 2. Configuration méticuleuse : Configurez et calibrez patiemment les paramètres du modèle. De petits ajustements peuvent avoir un impact considérable sur les performances.
- 3. Évaluation cohérente : Mettez toujours en œuvre des indicateurs d'évaluation robustes pour évaluer avec précision la fiabilité des prédictions et l'efficacité globale du modèle.
- 4. Adoptez l'expérimentation : N'hésitez pas à expérimenter différents paramètres, invites et approches pour trouver les résultats optimaux pour vos cas d'utilisation spécifiques.
Foire aux questions (FAQ)
Q : Qu'est-ce que StripedHyena Nous (7B) ?
A: StripedHyena Nous (7B) est un modèle de langage IA avancé de Together Research, conçu avec une architecture hybride pour améliorer les modèles Transformer dans le traitement du contexte long et l'efficacité.
Q : En quoi est-ce une amélioration par rapport aux modèles Transformers ?
A : Il offre une latence plus faible, un décodage plus rapide, un débit plus élevé et la capacité de traiter des séquences beaucoup plus longues (jusqu'à 32 000 jetons), grâce à sa combinaison unique d'attention multi-têtes et de convolutions à porte.
Q : Quelles sont les principales applications de ce modèle ?
A: Ses principales applications comprennent la génération de texte, la traduction automatique, l'analyse des sentiments, l'alimentation des chatbots intelligents, la synthèse de texte et les systèmes de réponse aux questions.
Q : Le StripedHyena Nous (7B) est-il adapté à la manipulation de documents très longs ?
R : Oui, absolument. Il est spécifiquement entraîné sur des séquences allant jusqu'à 32 000 jetons, ce qui le rend très efficace pour les tâches nécessitant une compréhension approfondie de documents volumineux et de longs textes.
Q : Comment ses performances se comparent-elles à celles d'autres modèles phares comme le Llama-2 ?
A: Il est compétitif avec les meilleurs Transformers open-source de taille similaire et présente des lois de mise à l'échelle optimales améliorées pour l'entraînement et l'inférence par rapport aux architectures optimisées comme Llama-2, ainsi que des indicateurs d'efficacité supérieurs.
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