



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: 'nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-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="nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-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
🚀 Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct: Advanced LLM by NVIDIA
✨ Visão geral e informações principais
O Instrução Lhama 3.1 Nemotron 70B é de vanguarda Modelo de Linguagem Amplo (LLM) projetado por NVIDIALançado em 15 de outubro de 2024 (Versão 1.0), este modelo foi especificamente projetado para se destacar em tarefas complexas de seguimento de instruções, fornecendo respostas altamente precisas e semelhantes às humanas em diversas aplicações.
Ela se destaca por sua arquitetura robusta e metodologias de treinamento avançadas, tornando-se uma ferramenta poderosa para desenvolvedores e empresas que buscam recursos de IA de última geração.
- Nome do modelo: Instrução Lhama 3.1 Nemotron 70B
- Desenvolvedor: NVIDIA
- Data de lançamento: 15 de outubro de 2024
- Tipo de modelo: Modelo de Linguagem Amplo (LLM)
💡 Principais recursos e funcionalidades
O Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct vem repleto de recursos que o diferenciam:
- ✅ 70 bilhões de parâmetros: Permite a geração e compreensão de textos incrivelmente complexos.
- 🎯 Excelência em Seguir Instruções: Otimizado para alta precisão em tarefas que exigem interpretação precisa de instruções.
- 🧠 Comprimento do contexto estendido: Processos até 128 mil tokensIdeal para lidar com grandes volumes de dados e manter o contexto.
- 🏆 Desempenho de primeira linha: Consegue um resultado impressionante. Arena Hard com pontuação de 85,0. e lidera em múltiplos benchmarks de alinhamento automático.
- ⚡ Otimização em tempo real: Integrado perfeitamente com Modelo de Inferência da NVIDIA (NIM) Para um desempenho superior em tempo real.
- 🌐 Suporte multilíngue: Capaz de compreender e gerar texto em vários idiomas, ampliando sua aplicabilidade global.
🛠️ Aplicações pretendidas
Este modelo é altamente versátil e destinado principalmente a aplicações onde o seguimento preciso e coerente de instruções é fundamental:
- Assistentes virtuais e chatbots: Potencializando agentes conversacionais inteligentes.
- Atendimento ao Cliente: Automatizar e aprimorar as interações de suporte.
- Geração de conteúdo: Criação de diversos formatos de conteúdo escrito.
- Ferramentas educacionais: Apoiar plataformas de aprendizagem com informações interativas e precisas.
Notavelmente, o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct é bastante adequado para educação do paciente, devido à sua capacidade de seguir instruções complexas e ao aprendizado por reforço a partir do feedback humano, garantindo precisão em consultas e avaliações médicas.
Para obter mais informações sobre aplicações de IA na área da saúde, explore: Inteligência Artificial na Saúde: Usos e Exemplos de IA Generativa.
⚙️ Especificações Técnicas
Arquitetura:
Baseado na altamente eficaz Arquitetura de transformadoresO modelo captura com eficiência dependências de longo alcance em textos. Os principais componentes arquitetônicos incluem:
- ➡️ Camadas: 40
- ➡️ Dimensão Oculta: 14.336
- ➡️ Número de cabeças: 32
- ➡️ Função de ativação: depilar
- ➡️ Tipo de precisão: FP8 para inferência otimizada e eficiente.
Dados de treinamento:
O modelo foi rigorosamente treinado usando uma abordagem híbrida que combinava [métodos específicos]. aprendizagem supervisionada e Aprendizagem por Reforço a partir do Feedback Humano (RLHF).
- 📚 Fonte e tamanho dos dados: Mais de 21.000 pares diversos de perguntas e respostas.
- 📅 Nível de conhecimento limite: Dezembro de 2023.
- ⚖️ Diversidade e Viés: Os dados foram meticulosamente selecionados para minimizar o viés e maximizar a diversidade em tópicos e estilos de diálogo, aprimorando a robustez do modelo.
📊 Indicadores de desempenho
Até Outubro de 2024O Llama 3.1 Nemotron demonstra desempenho superior em métricas críticas:
- ⭐ Arena Hard Score: 85,0
- ⭐ Pontuação AlpacaEval: 57,6
- ⭐ Pontuação MT-Bench: 8,98
Essas pontuações destacam suas capacidades superiores, particularmente em Arena Hard, AlpacaEval 2 LC (aba verificada) e MT Bench (GPT-4-Turbo) em 1 de outubro de 2024.

💻 Uso e Acesso
Exemplos de código:
Acesse o modelo Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct através do Plataforma de API de IA/ML, listado como "Lhama 3.1 Nemotron 70B Instruir".
Documentação da API:
Abrangente Documentação da API Está disponível para orientações detalhadas de integração.
⚖️ Diretrizes Éticas e Licenciamento
Diretrizes Éticas:
NVIDIA Defende o desenvolvimento ético da IA, priorizando a transparência em relação às capacidades e limitações inerentes do modelo. Os usuários são fortemente encorajados a seguir as diretrizes de uso responsável para evitar o uso indevido ou aplicações prejudiciais.
Licenciamento:
O modelo Llama 3.1 Nemotron opera sob um licença proprietáriaEsta licença permite o uso comercial e não comercial, sujeito a restrições específicas de redistribuição.
❓ Perguntas frequentes (FAQs)
Q1: O que é o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct?
UM: Trata-se de um modelo de linguagem de grande porte (LLM, na sigla em inglês) desenvolvido pela NVIDIA, lançado em outubro de 2024, especificamente otimizado para tarefas de seguimento de instruções e geração de respostas semelhantes às humanas.
Q2: Quais são as suas principais capacidades?
UM: Possui 70 bilhões de parâmetros, comprimento de contexto de token de 128 mil, pontuação de 85,0 no Arena Hard e integração com o NIM da NVIDIA para desempenho em tempo real. Também oferece suporte a vários idiomas.
Q3: Onde este modelo pode ser utilizado?
UM: Ideal para assistentes virtuais, atendimento ao cliente, geração de conteúdo, ferramentas educacionais e particularmente eficaz na educação de pacientes devido à sua precisão no seguimento de instruções.
Q4: Como ele se compara a outros modelos em termos de desempenho?
UM: Em outubro de 2024, ele se classificava bem em benchmarks como Arena Hard (85,0), AlpacaEval (57,6) e MT-Bench (8,98), demonstrando desempenho líder.
Q5: Existe uma API disponível para o Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct?
UM: Sim, está disponível na plataforma de API de IA/ML. A documentação detalhada da API e os links para inscrição estão na descrição.
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