OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Antrópico - Claude
xAI - Grok
Busca profunda
Alibaba - Qwen
ByteDance - O Melhor da ByteDance
Todos os modelos
Planos Empresariais
Desenvolvimento de aplicações de IA
API de tradução de IA
Serviço de SEO/GEO com IA
Serviço de Relações Públicas Otimizado por Geolocalização
Serviço de Web Scraping
Principais ferramentas de IA
Os melhores robôs de IA
Conecte-se
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: 'eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b',
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="eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b",
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}")
.png)
Detalhes do produto
📚 EVA Qwen2.5 14B: Um Modelo de Linguagem Especializado para Narrativa Criativa
Informações básicas
- ✨ Nome do modelo: EVA Qwen2.5 14B
- 💻 Desenvolvedor/Criador: EVA-UNIT-01
- 📅 Data de lançamento: 31 de outubro de 2024
- 🔄 Versão: 0,1
- 📖 Tipo de modelo: Geração de texto (RPG e escrita de histórias)
Visão geral
EVA Qwen2.5 14B é um modelo de linguagem especializado Projetado meticulosamente para cenários avançados de RPG (Roleplay) e tarefas complexas de escrita criativa, o modelo representa um ajuste fino de todos os parâmetros do robusto modelo base Qwen2.5 14B, aproveitando uma combinação diversificada de conjuntos de dados sintéticos e naturais para aprimorar significativamente suas capacidades criativas e generativas.
Principais características
- 🔢 Contagem de parâmetros: 14 bilhões de parâmetros que garantem uma compreensão e geração de linguagem robustas.
- 📑 Comprimento do contexto: Suporta um amplo comprimento máximo de contexto de 128 mil tokens, facilitando o desenvolvimento de narrativas extensas e coerentes.
- 🔧 Ajustes finos: Otimizado para criatividade e versatilidade superiores por meio de treinamento rigoroso com conjuntos de dados.
- ⚙️ Configurações de amostragem: Oferece diversas opções de amostragem, incluindo amostragem por temperatura e top-k, para personalizar com precisão o estilo e a criatividade da saída.
Uso pretendido
Este modelo foi projetado principalmente para Cenários de RPG, criação de histórias envolventes e diversos projetos de escrita criativa.É uma ferramenta ideal para desenvolvedores de jogos, escritores profissionais e criadores de conteúdo que buscam assistência avançada de IA.
Suporte linguístico
Atualmente, o EVA Qwen2.5 14B oferece suporte robusto para Inglês geração de linguagem.
🔧 Detalhes técnicos
Arquitetura
O EVA Qwen2.5 14B foi construído arquitetonicamente com base na tecnologia avançada. Arquitetura Qwen2, que é especificamente otimizado para tarefas de modelagem de linguagem causal. Ele utiliza o 'Qwen2ParaCausalLM' arquitetura e opera com um "Qwen2Tokenizer" para processamento de texto eficiente.
Dados de treinamento
O modelo foi treinado em um conjunto de dados meticulosamente selecionado e diversificado, que inclui:
- 📄 Mistura de dados Celeste 70B (excluindo o subconjunto Opus Instruct).
- 📖 Conjunto de dados Opus_Instruct_25k da Kalomaze, cuidadosamente filtradas para remover respostas de recusa.
- 🖼️ Subconjuntos selecionados a partir de sugestões de escrita e contos de alta qualidade do ChatGPT.
Os dados totais de treinamento compreendem aproximadamente 1,5 milhão de tokens derivado de dados de dramatização, combinados com dados sintéticos especificamente projetados para ampliar suas capacidades narrativas.
Fonte e tamanho dos dados
Os dados de treinamento integram uma ampla gama de fontes, todas com o objetivo de aprimorar a capacidade do modelo em gerar narrativas coerentes e envolventes. Essa combinação criteriosa de dados sintéticos e naturais contribui significativamente para sua robustez em diversos tipos de escrita.
Limite de conhecimento
O modelo possui uma data limite de conhecimento de Outubro de 2023.
Diversidade e Viés
A diversidade inerente ao conjunto de dados de treinamento é crucial em mitigando potenciais viesesDessa forma, o modelo torna-se mais adaptável e equitativo em diferentes contextos e estilos narrativos. Esforços contínuos são dedicados ao aprimoramento do conjunto de dados para melhoria sustentada do desempenho e geração ética de conhecimento.
📊 Métricas de desempenho
- 🚀 Velocidade de inferência: O modelo atinge aproximadamente 15,63 tokens/segundo Em condições ideais, com uma única GPU.
- ⏱️ Latência: A latência média é de cerca de 3,03 segundos por solicitação, garantindo interações ágeis.
- 💻 Requisitos de VRAM: Requer aproximadamente 29,6 GB de VRAM Para um funcionamento eficiente e sem problemas.
- ☔️ Capacidade de processamento: Capaz de processar múltiplas solicitações simultaneamente, mantendo o desempenho mesmo sob condições de alta carga.
🔄 Comparação com outros modelos
Vantagens
- ✅ Alto desempenho, tamanho moderado: A EVA Qwen2.5 14B oferece um excelente equilíbrio, combinando recursos robustos de processamento de linguagem com eficiência superior em termos de recursos. Enquanto modelos maiores como Chamada 3 (70B) Para fornecerem análises mais aprofundadas, elas exigem significativamente mais recursos computacionais.
- 🌍 Precisão multilíngue: Ideal para tarefas globais, o EVA Qwen2.5 14B lida com maestria com contextos complexos. Embora GPT-4 Embora também suporte tarefas multilíngues, isso acarreta custos operacionais substancialmente mais elevados.
- 💾 Eficiência de memória: Otimizado para um desempenho mais fluido, especialmente em configurações com recursos limitados. Modelos como Falcon 40B Oferecem imensa potência, mas exigem consideravelmente mais memória.
- 🧩 Versatilidade: EVA Qwen se destaca em um amplo espectro de tarefas sem exigir ajustes extensivos. FLAN-T5 Embora demonstre adaptabilidade, pode exigir mais ajustes para aplicações altamente especializadas.
Limitações
- ⚠️ Profundidade do parâmetro inferior: Não possui o poder analítico complexo de modelos ultragrandes como Llama 3.2 90B Vision Instruct Turbo, que são mais adequadas para processar conjuntos de dados vastos e complexos.
- ⚠️ Menos potência especializada: Para tarefas altamente específicas ou de nicho, modelos como Claude 3.5 Soneto e GPT-4o Podem oferecer desempenho superior devido aos seus conjuntos de dados e número de parâmetros significativamente maiores.
- ⚠️ Precisão versus Recursos: Embora o EVA Qwen seja altamente eficiente para aplicações gerais, para requisitos de precisão máxima, modelos com parâmetros mais elevados, como Gemini 1.5 Pro são geralmente mais adequados.
📦 Utilização e Integração
Exemplos de código
O modelo EVA Qwen2.5 14B está facilmente disponível em Plataforma de API de IA/ML sob o identificador "eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b".
import openai client = openai.OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.ai.cc/v1", ) chat_completion = client.chat.completions.create( messages=[ { "role": "user", "content": "Conte-me uma pequena história sobre um cavaleiro corajoso e um dragão sábio.", } ], model="eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b", max_tokens=200, temperature=0.7, ) print(chat_completion.choices[0].message.content) Documentação da API
Abrangente Documentação da API Está disponível para orientar os desenvolvedores na integração e utilização perfeitas.
💡 Diretrizes Éticas
O desenvolvimento do EVA Qwen2.5 segue rigorosas considerações éticas relativas ao conteúdo gerado por IA. Isso inclui uma forte ênfase em transparência no uso e a identificação e mitigação proativas de potenciais vieses nas narrativas geradas. Os criadores defendem a aplicação responsável e ética do modelo em todos os contextos criativos.
📃 Licenciamento
EVA Qwen2.5 14B é distribuído sob a licença Licença Apache 2.0Esta licença permissiva concede direitos de uso tanto comerciais quanto não comerciais, permitindo que os desenvolvedores integrem o modelo a uma ampla gama de aplicações sem limitações restritivas.
🚀 Obtenha acesso à API EVA Qwen2.5 hoje mesmo: Inscreva-se já!
❓ Perguntas frequentes (FAQ)
P1: Para que serve principalmente o EVA Qwen2.5 14B?
UM: EVA Qwen2.5 14B é um modelo de linguagem especializado, otimizado para Cenários de RPG, geração de histórias criativas e diversas tarefas de escrita criativa., tornando-o ideal para escritores, desenvolvedores de jogos e criadores de conteúdo.
Q2: Qual é o comprimento máximo de contexto suportado por este modelo?
UM: O modelo suporta um comprimento máximo de contexto impressionante de 128 mil tokens, permitindo uma contribuição ampla e detalhada para narrativas complexas.
P3: Como o EVA Qwen2.5 14B se compara a modelos maiores como o Llama 3 ou o GPT-4?
UM: EVA Qwen2.5 14B oferece um forte equilíbrio entre alto desempenho e eficiência moderada de recursos.Embora modelos maiores possam oferecer maior poder analítico ou capacidades multilíngues mais amplas, o EVA Qwen é otimizado para tarefas criativas, com melhor eficiência de memória e custos computacionais mais baixos.
Q4: Qual é o licenciamento para o EVA Qwen2.5 14B?
UM: O modelo é lançado sob a Licença Apache 2.0, que permite o uso tanto comercial quanto não comercial, proporcionando flexibilidade para os desenvolvedores.
Q5: Como posso acessar e usar o EVA Qwen2.5 14B?
UM: Você pode acessar o modelo através do Plataforma de API de IA/ML usando o identificador do modelo "eva-unit-01/eva-qwen-2.5-14b"Documentação detalhada da API e exemplos de código são fornecidos para facilitar a integração.
Playground de IA
