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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
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const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'databricks/dolly-v2-7b',
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{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
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const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
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main();
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from openai import OpenAI
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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalhes do produto
🌟 Dolly v2 (7B): Um LLM de código aberto para seguir instruções
Dolly v2 (7B) é um produto inovador modelo de linguagem grande que segue instruções desenvolvido por DatabricksLançado em 12 de abril de 2023, este modelo é baseado na arquitetura Pythia-6.9b e foi ajustado em um conjunto de dados substancial de aproximadamente 15.000 pares de instruções/respostas. Notavelmente, Dolly v2 (7B) é licenciado para uso comercial, tornando-a uma ferramenta poderosa e acessível para uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural.
💡 Informações importantes
- Nome do modelo: Dolly v2 (7B)
- Desenvolvedor/Criador: Databricks
- Data de lançamento: 12 de abril de 2023
- Versão: 2.0
- Tipo de modelo: Modelo de linguagem grande para seguimento de instruções
✅ Principais funcionalidades e recursos
Este modelo se destaca por diversos motivos:
- • Seguir instruções: Demonstra grande capacidade de compreender e executar instruções explícitas.
- • Código aberto: Promove a transparência e o desenvolvimento impulsionado pela comunidade.
- • Licenciado comercialmente: Autorizado para uso em aplicações comerciais sob a licença Apache 2.0.
- • Treinamento de alta qualidade: Ajustado com precisão em um conjunto de dados selecionado para uma adesão superior às instruções.
- • Tamanho compacto: Com aproximadamente 6,9 bilhões de parâmetros, oferece um bom equilíbrio entre desempenho e eficiência de recursos.
🛠️ Aplicações pretendidas
Dolly v2 (7B) é versátil e pode ser aplicado a uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo:
- ▪️ Brainstorming e geração de ideias
- ▪️ Classificação de texto
- ▪️ Responder a perguntas fechadas e abertas
- ▪️ Geração de texto criativo e factual
- ▪️ Extração de informações de documentos
- ▪️ Resumo de textos longos
Suporte linguístico: O modelo é voltado principalmente para tarefas em língua inglesa.
⚙️ Especificações Técnicas
Arquitetura
Dolly v2 (7B) é construída sobre a robusta Arquitetura Pythia-6.9b, um modelo baseado em transformadores bem conceituado, conhecido por sua escalabilidade e desempenho.
Dados de treinamento
Fonte e tamanho dos dados: O modelo passou por ajustes finos utilizando a tecnologia proprietária. conjunto de dados databricks-dolly-15kEste conjunto de dados de alta qualidade compreende aproximadamente 15.000 pares de instruções/respostas, meticulosamente gerados por funcionários da Databricks.
Nível de conhecimento limite: O conhecimento fundamental do Dolly v2 (7B) é derivado da fase de pré-treinamento do Pythia-6.9b, aprimorado significativamente pelas capacidades de seguir instruções desenvolvidas durante o processo de ajuste fino.
Métricas de desempenho
Embora Dolly v2 (7B) não tenha sido projetado para alcançar pontuações de benchmark de última geração em modelos maiores e mais complexos, ele demonstra consistentemente comportamento de seguir instruções de qualidade surpreendentemente altaAbaixo estão alguns resultados de referência:
| Referência | Pontuação |
|---|---|
| ARC (25 disparos) | 0,392 |
| HellaSwag (10 doses) | 0,633838 |
| MMLU (5 tiros) | 0,406997 |
| TruthfulQA (0-shot) | 0,444444 |
Comparação com outros modelos
Embora Dolly v2 (7B) possa não superar modelos significativamente maiores como o GPT-3 (175B parâmetros) em pontuações brutas de benchmark, oferece uma perspectiva convincente. equilíbrio entre alto desempenho e requisitos de recursos gerenciáveis, tornando-o altamente prático para diversas aplicações.
🚀 Guia de Utilização
Exemplo de código
⚖️ Considerações Éticas
O desenvolvimento da Dolly v2 (7B) incorporou fortes considerações éticas. Os dados de treinamento utilizados não contêm obscenidades, propriedade intelectual protegida ou informações de identificação pessoal referentes a figuras não públicas. No entanto, é importante reconhecer que o modelo pode refletir preconceitos presentes nos dados gerados por funcionários da Databricks. Os usuários devem ter cautela e estar cientes dos potenciais vieses nos resultados dos modelos.
📄 Informações sobre licenciamento
Dolly v2 (7B) é lançado sob a Licença Apache 2.0Esta licença permissiva concede aos usuários flexibilidade tanto para aplicações de pesquisa quanto comerciais, promovendo ampla adoção e inovação. Para mais detalhes sobre as origens do Dolly v2, você pode consultar o Anúncio do Databricks Dolly v2.
⚠️ Limitações do Dolly v2 (7B)
Embora poderoso, o Dolly v2 (7B) possui certas limitações que devem ser levadas em consideração:
- • Não é de vanguarda: Não foi projetado para competir com o desempenho de arquiteturas de modelos mais modernas ou significativamente maiores.
- • Instruções complexas: Pode apresentar dificuldades com instruções sintaticamente muito complexas.
- • Tarefas especializadas: Possui capacidades limitadas em problemas de programação e operações matemáticas avançadas.
- • Precisão factual: Pode produzir erros factuais ou apresentar alucinações, exigindo supervisão humana.
- • Viéses nos dados: Reflete possíveis vieses inerentes aos dados de treinamento gerados pelos funcionários da Databricks.
❓ Perguntas frequentes (FAQ)
Q1: O que é Dolly v2 (7B)?
A1: Dolly v2 (7B) é um modelo de linguagem grande de seguimento de instruções desenvolvido pela Databricks, baseado no modelo Pythia-6.9b e ajustado em 15.000 pares de instrução/resposta.
Q2: O Dolly v2 (7B) pode ser usado para projetos comerciais?
A2: Sim, Dolly v2 (7B) é lançado sob a licença Apache 2.0, que permite uso tanto para pesquisa quanto para fins comerciais.
Q3: Quais são as principais aplicações do Dolly v2 (7B)?
A3: Ele foi projetado para diversas tarefas de PNL, incluindo brainstorming, classificação, resposta a perguntas (fechadas e abertas), geração de texto, extração de informações e sumarização.
Q4: Como o Dolly v2 (7B) se compara a modelos maiores como o GPT-3?
A4: Embora possa não superar modelos como o GPT-3 em benchmarks brutos, o Dolly v2 (7B) oferece um forte equilíbrio entre desempenho e requisitos de recursos significativamente menores, tornando-o uma escolha prática para muitas aplicações.
Q5: Há alguma preocupação ética com Dolly v2 (7B)?
A5: O modelo foi desenvolvido com considerações éticas, excluindo obscenidades, propriedade intelectual e informações pessoais identificáveis não públicas de seus dados de treinamento. No entanto, ele ainda pode refletir vieses dos funcionários da Databricks que geraram os dados de ajuste fino.
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