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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: 'tiiuae/falcon-40b-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(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="tiiuae/falcon-40b-instruct",
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}")
Detalhes do produto
Apresentando o Falcon Instruct (40B): Um salto na IA de código aberto
O Falcon Instruct (40B) O modelo, meticulosamente projetado pelo Instituto de Inovação Tecnológica (TII), representa um avanço significativo em modelos de linguagem de grande escala. Construído sobre a robusta base de dados, o modelo é baseado em uma estrutura robusta. Arquitetura Falcon-40BEste modelo de 40 bilhões de parâmetros foi meticulosamente ajustado usando uma combinação diversificada do conjunto de dados Baize. Disponível sob a licença de acesso amplo. Licença Apache 2.0Isso inaugura uma nova era de modelagem de linguagem de código aberto, acessível e de alto desempenho, para desenvolvedores e pesquisadores do mundo todo.
🚀 Por que o Falcon Instruct (40B) se destaca
O Falcon Instruct (40B) foi projetado por especialistas para aplicativos de bate-papo e baseados em instruções, aproveitando a poderosa estrutura do Falcon-40B para confiabilidade e eficiência.
Os principais diferenciais incluem:
- Liderando o desempenho de código aberto: É consistentemente classificado como o melhor modelo de código aberto, superando concorrentes como LLaMA e StableLM em desempenho. Classificação OpenLLM.
- Arquitetura otimizada: Incorpora inovações como Atenção Flash e mecanismos de atenção multiconsulta, melhorando significativamente o desempenho da inferência e a eficiência geral.
⚠️ Consideração importante: Embora excepcional para seguir instruções, o Falcon Instruct (40B) é não é a escolha ideal para projetos de refinamento adicionaisPara o desenvolvimento de modelos personalizados, recomenda-se começar diretamente do Modelo básico Falcon-40BPara mais informações alternativa que respeita os recursos em tarefas baseadas em instruções, Falcon-7B-Instruções Serve como uma excelente opção.
💡 Destaques técnicos do modelo
- Arquitetura: Com base em um estrutura somente de decodificador causal, com foco principal em Inglês e francês idiomas, derivados de um modelo Falcon-40B aperfeiçoado.
- Treinamento estratégico: Ajustado com precisão usando uma mistura de 150 milhões de tokens do conjunto de dados Baize e 5% de dados da RefinedWeb, utilizando o tokenizador Falcon-7B/40B para uma compreensão ideal.
- Especificações: Definido por 60 camadas e um d_modelo de 8192, com uma arquitetura que incorpora elementos inovadores como inclusões rotatórias posicionais e mecanismos de atenção paralela Para um desempenho aprimorado.
✅ Orientações para usuários e implantação responsável
Dadas as suas capacidades avançadas, O Falcon Instruct (40B) é recomendado principalmente para interações diretas via chat.Para uma aplicação responsável em ambientes de produção, os usuários são fortemente encorajados a implementar medidas de salvaguarda e conduzir avaliações de risco minuciosas.
⚠️ Conscientização sobre o viés linguístico: É crucial reconhecer o modelo Treinamento centrado no inglêsIsso pode levar a preconceitos e estereótipos inerentes, limitando potencialmente sua eficácia e adequação para aplicações em outros idiomas.
📚 Licença e Recursos Adicionais
O Falcon Instruct (40B) está disponível gratuitamente sob a licença. Licença Apache 2.0, fomentando o uso e desenvolvimento generalizados. Artigos futuros e recursos adicionais fornecerão informações mais detalhadas sobre seu desenvolvimento e diversas aplicações. Seja para desenvolver chatbots sofisticados ou para aprimorar as funções de processamento de linguagem de seu aplicativo, o Falcon Instruct (40B) oferece uma base sólida para inovação e excelência no campo de modelos de linguagem de IA.
💻 Exemplo de API
Para integrar o Falcon Instruct (40B) em seus aplicativos, você normalmente usaria uma estrutura de chamada de API semelhante à seguinte (os detalhes reais da implementação podem variar dependendo do seu ambiente e do provedor de API específico):
{ "model": "tiiuae/falcon-40b-instruct", "messages": [ {"role": "user", "content": "Explicar o Falcon Instruct (40B) em termos simples."} ], "max_tokens": 150, "temperature": 0.7 } ❓ Perguntas frequentes (FAQs)
P1: Para que serve principalmente o Falcon Instruct (40B)?
A1: O Falcon Instruct (40B) é especificamente otimizado para interações baseadas em bate-papo e para seguir instruções, tornando-o altamente eficaz para IA conversacional e tarefas de execução de comandos.
Q2: O Falcon Instruct (40B) é adequado para ajustes mais precisos?
A2: Embora seja excelente como modelo de instrução, não é recomendado para ajustes mais precisos. Para o desenvolvimento de modelos personalizados, recomenda-se começar com o modelo base Falcon-40B.
Q3: Quais são os principais idiomas suportados pelo Falcon Instruct (40B)?
A3: O modelo concentra-se principalmente nas línguas inglesa e francesa e apresenta o melhor desempenho com estas, o que reflete a composição dos seus dados de treino.
Q4: Qual é o modelo de licenciamento para o Falcon Instruct (40B)?
A4: Falcon Instruct (40B) é distribuído sob a licença Apache 2.0, que permite amplo uso, distribuição, modificação e uso de patente para fins comerciais e não comerciais.
Q5: Como o Falcon Instruct (40B) se diferencia de outros modelos de código aberto?
A5: Ela se destaca pelo excelente desempenho no ranking OpenLLM, uma arquitetura altamente otimizada com FlashAttention e atenção multiquery, e sua robusta capacidade de seguir instruções, tornando-a uma das principais opções no espaço LLM de código aberto.
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