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OLMO TWIN-2T (7B)

Explore a API OLMO TWIN-2T (7B): um modelo de linguagem robusto e de código aberto, projetado para pesquisa e aplicação abrangentes de PNL, com total transparência.

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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: 'allenai/OLMo-7B-Twin-2T',
    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="allenai/OLMo-7B-Twin-2T",
    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}")

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OLMO TWIN-2T (7B)

Detalhes do produto

✨ Visão geral do OLMO TWIN-2T (7B): Um LLM transparente e de código aberto

O OLMO TWIN-2T (7B) é um modelo de linguagem de grande porte (LLM) de código aberto e de última geração, desenvolvido pela Instituto Allen para Inteligência Artificial Em colaboração com universidades de renome, incluindo a Universidade de Washington, Yale, Universidade de Nova York e Carnegie Mellon, este modelo de 7 bilhões de parâmetros foi projetado para máxima transparência, oferecendo à comunidade de pesquisa em PNL uma visão incomparável de seus processos de treinamento, diversidade de dados, escolhas arquitetônicas e métricas de desempenho.

É uma ferramenta crucial tanto para aplicações acadêmicas quanto comerciais, especialmente para aquelas focadas no estudo e aprimoramento da viés, imparcialidade e robustez de modelos de linguagem. Sua abordagem aberta fomenta a inovação e o desenvolvimento responsável de IA.

💡 Informações importantes

Nome do modelo: OLMO TWIN-2T (7B)
Desenvolvedor: Instituto Allen para Inteligência Artificial e colaboradores
Data de lançamento: Inferido após 2023
Versão: 7 bilhões de parâmetros
Tipo de modelo: Modelo de linguagem de grande escala baseado em texto (arquitetura Transformer)

✅ Características distintivas e uso pretendido

Frameworks de código aberto: Acesso a ferramentas abrangentes de treinamento e avaliação.
Alta transparência: Visibilidade incomparável dos dados de treinamento, processos e desempenho.
Ampla compatibilidade de aplicações: Facilita diversas tarefas de PNL por meio de ajustes e adaptações extensivas.
Pontos de verificação intermediários: Fornece acesso a registros de treinamento cruciais e pontos de verificação do modelo.

Uso pretendido: O OLMO TWIN-2T (7B) é ideal para pesquisa acadêmica, especialmente em áreas de viés, imparcialidade e robustez em LLMs. Também é perfeitamente adequado para desenvolvedores exigindo capacidades de PNL altamente transparentes e adaptáveis para suas aplicações. Embora as capacidades linguísticas específicas não sejam detalhadas, seu conjunto de dados de treinamento sugere suporte multilíngue.

⚙️ Análise Técnica Detalhada

Arquitetura: Construído sobre um arquitetura de transformador somente decodificador, que incorpora melhorias de modelos como PaLM e LLaMA. Ele inclui recursos inovadores como normas de camada não paramétricas e funções de ativação do SwiGLU Para melhorar a estabilidade e o desempenho.
Dados de treinamento: Treinado na extensa Conjunto de dados 'Dolma'Este corpus abrangente compreende trilhões de tokens de diversas fontes, incluindo páginas da web, mídias sociais e artigos acadêmicos, garantindo ampla cobertura linguística e mitigando possíveis vieses.
Nível de conhecimento limite: O modelo incorpora conhecimento e estudos até e incluindo 2024.
Diversidade e Viés: Avaliações rigorosas da diversidade de dados são parte essencial do seu programa de treinamento, com verificações integradas projetadas para promover uma maior diversidade. modelo equilibrado e justoA diversidade inerente ao conjunto de dados Dolma é fundamental para atingir esse objetivo.

🚀 Indicadores de desempenho

Desempenho comparativo: Demonstra resultados competitivos e, muitas vezes, superiores em comparação com modelos consagrados como LLaMA e Falcon em diversos benchmarks de PNL.
Precisão: Exposições alta precisão em um amplo espectro de tarefas de PNL, incluindo impressionantes capacidades de aprendizado zero-shot.
Velocidade e robustez: Projetado para Alto rendimento e estabilidade excepcional, validado por meio de testes de velocidade abrangentes e avaliações de robustez sob diversas condições de entrada.

⚖️ Considerações Éticas e Licenciamento

A equipe de desenvolvimento por trás do OLMO TWIN-2T (7B) dá grande ênfase a diretrizes éticas de IA e uso responsável. Eles seguem padrões e melhores práticas publicados, garantindo que a implementação do modelo contribua positivamente para o cenário da IA.

Licenciamento: O modelo está disponível gratuitamente sob a licença Licença Apache 2.0, com suporte para aplicações comerciais e não comerciais. Todos os materiais e ferramentas associados estão acessíveis em sem custo, promovendo a adoção generalizada e pesquisas adicionais.

❓ Perguntas frequentes (FAQ)

Q1: Qual é o principal benefício do OLMO TWIN-2T (7B) ser de código aberto?

A1: Sua natureza de código aberto proporciona total transparência em relação ao seu treinamento, dados e arquitetura, tornando-se uma ferramenta inestimável para pesquisadores de PNL estudarem e aprimorarem modelos de linguagem, especialmente no que diz respeito a vieses e imparcialidade.

Q2: Quem desenvolveu o OLMO TWIN-2T (7B)?

A2: Foi desenvolvido pelo Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) em colaboração com diversas universidades de renome, incluindo a Universidade de Washington, Yale, NYU e Carnegie Mellon.

Q3: Que tipo de dados foram usados para treinar este modelo?

A3: O modelo foi treinado no conjunto de dados 'Dolma', um corpus abrangente e diversificado que contém trilhões de tokens provenientes de páginas da web, mídias sociais, artigos acadêmicos e muito mais.

Q4: O OLMO TWIN-2T (7B) é adequado para uso comercial?

A4: Sim, ele é distribuído sob a Licença Apache 2.0, que permite aplicações comerciais e não comerciais sem custo algum.

Q5: Como seu desempenho se compara ao de outros LLMs?

A5: OLMO TWIN-2T (7B) demonstra desempenho competitivo e, muitas vezes, superior em comparação com modelos como LLaMA e Falcon em vários benchmarks de PNL, incluindo alta precisão e capacidades zero-shot.

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