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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: 'lmsys/vicuna-13b-v1.5-16k',
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="lmsys/vicuna-13b-v1.5-16k",
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
Découvrez le Vicuna v1.5 16K (13B), un modèle de langage étendu (LLM) open source de pointe, méticuleusement développé par le Organisation LMSYSLancé en mai 2023, ce modèle est une version avancée du Vicuna original, conçu pour offrir des capacités d'IA conversationnelle inégalées et gérer efficacement un large éventail de tâches de traitement du langage naturel.
🚀 Informations clés en un coup d'œil
- Nom du modèle : Vicuna v1.5 16K (13B)
- Promoteur: Organisation LMSYS
- Date de sortie : Mai 2023
- Version: 1.5
- Type de modèle : Modèle de langage étendu (LLM)
🌟 Fonctionnalités et capacités principales
- ✓ Longueur du contexte étendu : Il dispose d'une impressionnante fenêtre de contexte de 16K, obtenue grâce à une mise à l'échelle linéaire RoPE, permettant une compréhension plus approfondie et la génération de textes plus longs et de conversations complexes.
- ✓ Performances améliorées : Offre des performances supérieures à celles de son prédécesseur, avec des résultats plus précis, pertinents et cohérents pour diverses tâches.
- ✓ Accessibilité open source : Disponible gratuitement pour la recherche et le développement, favorisant la collaboration et l'innovation au sein de la communauté mondiale de l'IA.
- ✓ Gestion de tâches générales : Apte à gérer un large éventail de tâches linguistiques, notamment la génération de texte, le résumé, la réponse aux questions et la compréhension linguistique avancée.
- ✓ Données d'entraînement diversifiées : Bénéficiant d'un entraînement sur un ensemble de données vaste et varié de contenu web, ce qui a contribué à ses solides connaissances générales et à son adaptabilité.
🎯 Utilisation prévue et assistance linguistique
Le Vicuna v1.5 16K (13B) est principalement destiné à recherche universitaire, avancé applications de chatbotet divers tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN)Cela inclut la génération de textes complexes, la réponse précise aux questions et une compréhension approfondie du langage.
Sa principale langue de fonctionnement est Anglais, avec des capacités potentielles dans d'autres langues découlant de la diversité de son vaste ensemble de données d'entraînement.
⚙️ Architecture technique et formation
Architecture:
Vicuna v1.5 16K (13B) est fondamentalement basé sur le puissant Architecture LLaMAIl s'agit d'un modèle à transformateur, uniquement équipé d'un décodeur, doté de 13 milliards de paramètres, garantissant un traitement efficace et robuste de grands volumes de données textuelles.
Données d'entraînement et diversité :
Le modèle a été entraîné sur un ensemble de données très diversifié englobant un large éventail de contenus web, notamment :
- Conversations ShareGPT
- Vastes collections de livres
- Articles académiques et articles scientifiques
- Référentiels de code complets
- Pages Web et forums généraux
Source et taille des données :
Bien que l'échelle précise des données d'entraînement ne soit pas explicitement quantifiée, on estime qu'elle s'étend de des centaines de gigaoctets à plusieurs téraoctets, ce qui témoigne de l'étendue des connaissances et des capacités du modèle.
Seuil de connaissances :
La date limite exacte de mise à jour des connaissances pour Vicuna v1.5 16K (13B) n'est pas officiellement communiquée. Cependant, compte tenu de sa sortie prévue en mai 2023, sa base de connaissances exhaustive est probablement à jour jusqu'à cette date. début 2023.
📊 Analyse des performances et utilisation responsable
Précision:
Vicuna v1.5 16K (13B) présente améliorations significatives des performances par rapport aux versions précédentes. Bien qu'aucun chiffre de référence précis ne soit fourni, ce système a constamment obtenu des résultats compétitifs lors de diverses évaluations, témoignant de sa grande précision et de la qualité de sa génération.
Vitesse:
La vitesse d'inférence de Vicuna v1.5 16K (13B) dépend principalement de infrastructure matérielle Utilisé pour le déploiement. Ce modèle à 13 milliards de paramètres nécessite des ressources de calcul considérables pour fonctionner efficacement dans les applications en temps réel.
Robustesse :
Ce modèle est conçu pour large applicabilité Ses performances s'exercent sur diverses tâches linguistiques et dans différents domaines thématiques. Elles peuvent naturellement varier en fonction du contexte spécifique et de la diversité des données d'entraînement.
📚 Exemples d'utilisation et de code :
Bien que des exemples de code spécifiques pour l'intégration d'API se trouvent généralement dans la documentation détaillée destinée aux développeurs, Vicuna v1.5 16K (13B) prend en charge les interfaces standard pour des tâches telles que la complétion de chat. Les développeurs peuvent généralement se référer à la documentation officielle. lmsys/vicuna-13b-v1.5-16k référentiels pour les guides de mise en œuvre.
⚖️ Principes éthiques et sensibilisation aux biais :
Les utilisateurs sont fortement encouragés à faire preuve de prudence et de vigilance quant aux risques potentiels biais dans les résultats du modèleCela peut provenir des données d'entraînement. La mise en œuvre d'un filtrage de contenu robuste, d'une surveillance continue et de mesures de sécurité est essentielle pour un déploiement responsable en environnement de production.
Type de licence :
Vicuna v1.5 16K (13B) est publié sous une licence licence open-sourceCe logiciel est mis à disposition gratuitement pour la recherche, le développement et les projets non commerciaux. Pour toute application commerciale, les utilisateurs sont invités à consulter les conditions de licence spécifiques.
❓ Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Qu'est-ce qui définit Vicuna v1.5 16K (13B) ?
A1 : Il s'agit d'un modèle de langage open-source de grande taille développé par LMSYS Org et publié en mai 2023. C'est une version améliorée du Vicuna original, avec une longueur de contexte de 16K pour les tâches avancées d'IA conversationnelle et de NLP.
Q2 : Quelles sont les principales avancées offertes par Vicuna v1.5 16K (13B) ?
A2 : Les avancées significatives comprennent une fenêtre de contexte étendue de 16 K grâce à une mise à l’échelle RoPE linéaire, des améliorations substantielles des performances par rapport à son prédécesseur et son statut continu de modèle open source disponible gratuitement.
Q3 : La version Vicuna v1.5 16K (13B) peut-elle être utilisée pour des projets commerciaux ?
A3 : Ce logiciel est distribué sous une licence open source, principalement destinée à la recherche et au développement. Bien que son intégration dans des applications soit possible, les utilisateurs doivent examiner attentivement les termes de sa licence afin de garantir sa conformité pour un déploiement commercial et mettre en œuvre les protocoles de sécurité nécessaires.
Q4 : Quels types de données ont contribué à l'entraînement de Vicuna v1.5 16K (13B) ?
A4 : Le modèle a été entraîné sur une collection complète et diversifiée de contenu Web, comprenant des conversations ShareGPT, des livres, des articles universitaires, des dépôts de code et des pages Web générales, lui fournissant une base de connaissances étendue.
Q5 : Comment les utilisateurs peuvent-ils atténuer les biais potentiels dans les résultats du modèle ?
A5 : Les utilisateurs doivent prendre en compte le fait que, comme tous les modèles linéaires, celui-ci peut présenter des biais dans ses données d’entraînement. La mise en œuvre d’un filtrage de contenu robuste, d’une surveillance continue et de mesures de sécurité lors du déploiement est essentielle pour atténuer et corriger tout biais et garantir une utilisation éthique.
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