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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: 'OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3',
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="OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3",
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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?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalhes do produto
ℹ Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B): Visão geral do modelo
O Assistente Aberto StableLM SFT-7 (7B) é um modelo de linguagem de grande porte (LLM) de código aberto de última geração desenvolvido por Assistente aberto e lançado em Abril de 2023 (Versão 1.0). Construído sobre a robusta arquitetura StableLM, este modelo passou por um meticuloso Ajuste Fino Supervisionado (AFS) para aprimorar suas capacidades em uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural.
Foi especificamente projetado para capacitar desenvolvedores e pesquisadores, oferecendo uma plataforma acessível para gerar respostas de texto altamente semelhantes às humanas e realizar operações linguísticas complexas.
✓ Funcionalidades e recursos essenciais
- ✓ 7 bilhões de parâmetros: Um modelo de tamanho substancial que permite uma compreensão e geração de linguagem sofisticadas.
- ✓ Código aberto e disponível gratuitamente: Garantir ampla acessibilidade e fomentar a inovação impulsionada pela comunidade.
- ✓ Ajuste fino supervisionado (SFT): Utiliza técnicas avançadas de ajuste fino para otimizar o desempenho.
- ✓ Geração de texto de alta qualidade: Capaz de produzir respostas textuais coerentes, contextualizadas e semelhantes às humanas.
- ✓ Suporte multilíngue: Projetado para processar e gerar texto em vários idiomas, com foco principal no inglês e em outros idiomas amplamente falados.
● Aplicações versáteis
Este modelo altamente adaptável é adequado para uma ampla gama de tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), incluindo:
- ● Geração avançada de texto e criação de conteúdo
- ● Sistemas sofisticados de perguntas e respostas
- ● Resumo de texto eficiente
- ● Tradução precisa de idiomas
- ● Geração e análise de código para desenvolvedores
ℹ Especificações Técnicas
Arquitetura
O Assistente Aberto StableLM SFT-7 (7B) é construído sobre o amplamente adotado arquitetura de transformador, um pilar fundamental para os modernos modelos de linguagem de grande escala. É altamente provável que utilize um design de transformador apenas com decodificador, semelhante a outros modelos generativos líderes, como os da série GPT.
Dados de treinamento e limite de conhecimento
Embora os detalhes precisos sobre o conjunto de dados de treinamento não sejam divulgados publicamente, como um projeto de código aberto da LAION e da Stability AI, espera-se que tenha sido treinado em um vasta e diversificada coleção de dados textuais disponíveis publicamente.Isso normalmente inclui grandes quantidades de texto, livros e outros conteúdos digitais coletados da web, podendo variar de centenas de gigabytes a vários terabytes.
O exato data limite de conhecimento Não está explicitamente declarado. No entanto, dado o seu lançamento em Abril de 2023É razoável supor que sua base de conhecimento reflita informações disponíveis até algum momento no final do século XIX. 2022 ou cedo 2023.
Diversidade e Viés
Sem informações específicas sobre a composição dos dados de treinamento, uma avaliação completa da diversidade do modelo e de seus potenciais vieses continua sendo um desafio. No entanto, projetos de código aberto geralmente priorizam esforços para abordar e mitigar vieses, e os usuários são incentivados a realizar suas próprias avaliações.
Métricas e Considerações de Desempenho
Métricas de desempenho detalhadas para o StableLM SFT-7 (7B) Os detalhes do modelo não são fornecidos nas informações disponíveis. No entanto, as métricas de avaliação típicas para modelos de linguagem dessa escala geralmente incluem:
- ✓ Perplexidade: Um indicador fundamental de quão bem o modelo prevê uma amostra de texto; valores mais baixos significam melhor desempenho.
- ✓ Pontuação AZUL: Utilizado principalmente para avaliar a qualidade dos resultados da tradução automática.
- ✓ Pontuação ROUGE: Contratado para avaliar a qualidade e a precisão de tarefas de sumarização de textos.
- ✓ Pontuação F1: Uma métrica comum para avaliar a precisão de tarefas de classificação.
Velocidade e robustez da inferência
A velocidade de inferência para um modelo com 7 bilhões de parâmetros varia consideravelmente dependendo do hardware utilizado. Em GPUs modernas, a geração de respostas normalmente varia de milissegundos a alguns segundos, dependendo do comprimento e da complexidade da saída.
A robustez do modelo em diversos tópicos e idiomas é diretamente influenciada pela riqueza e variedade de seus dados de treinamento. Espera-se que um modelo com 7 bilhões de parâmetros possua fortes capacidades de generalização, embora o desempenho específico em diferentes tipos de entradas justifique testes e avaliações mais rigorosos.
⚠ Diretrizes de Uso e Ética
Acessando o Modelo
Embora existam instruções de uso específicas para o Assistente Aberto StableLM SFT-7 (7B) Embora não tenham sido detalhados nas informações fornecidas, como um modelo de código aberto, ele é normalmente acessível e integrado por meio de estruturas de aprendizado de máquina amplamente utilizadas, como... PyTorch ou TensorFlowOs desenvolvedores devem consultar o repositório oficial do projeto Open-Assistant para obter documentação definitiva e exemplos de código.
(Exemplos de código ou trechos de integração, como aqueles que fazem referência a "open-ai.chat-completion" ou "OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3", normalmente seriam encontrados aqui na documentação oficial.)
Princípios éticos da IA
É fundamental que todos os usuários sigam os princípios éticos estabelecidos para IA ao interagir com ou implementar grandes modelos de linguagem. As principais considerações éticas incluem:
- ⚠ Como evitar conteúdo prejudicial: Prevenir proativamente a geração, promoção ou disseminação de conteúdo tendencioso, discriminatório ou ofensivo.
- ⚠ Respeito à propriedade intelectual: Garantir o cumprimento das leis de direitos autorais e respeitar todas as formas de direitos de propriedade intelectual.
- ⚠ Promover a transparência: Indicar claramente quando o conteúdo foi gerado ou aumentado por IA.
- ⚠ Proteção da privacidade do usuário: Implementar medidas robustas para proteger os dados pessoais e garantir a privacidade do usuário durante qualquer processamento de dados.
Informações sobre a licença
A licença específica que rege o Assistente Aberto StableLM SFT-7 (7B) O modelo não foi mencionado explicitamente nos detalhes disponíveis. No entanto, como um projeto público de código aberto, ele é normalmente lançado sob uma licença permissiva de código aberto, como a seguinte: COM, Apache 2.0, ou Creative Commonsque geralmente permitem amplo uso, modificação e distribuição. Recomenda-se aos usuários que consultem o repositório ou a documentação oficial do projeto para obter os termos de licenciamento definitivos.
❓ Perguntas frequentes (FAQs)
Q1: O que é o Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B)?
A1: Trata-se de um Modelo de Linguagem de Grande Porte (LLM, na sigla em inglês) de código aberto com 7 bilhões de parâmetros, lançado pela Open-Assistant em abril de 2023. Ele é construído sobre a arquitetura StableLM e utiliza Ajuste Fino Supervisionado (SFT, na sigla em inglês) para diversas tarefas de PNL (Processamento de Linguagem Natural).
Q2: Quais são as principais utilizações deste modelo?
A2: O modelo foi projetado para uma ampla gama de aplicações de PNL, incluindo geração de texto, resposta a perguntas, sumarização, tradução de idiomas e geração e análise de código.
Q3: O Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) é verdadeiramente de código aberto?
A3: Sim, é um modelo de código aberto desenvolvido pela Open-Assistant e está disponível gratuitamente. Embora os detalhes específicos da licença não tenham sido fornecidos, espera-se que esteja sob uma licença permissiva de código aberto, como a MIT ou a Apache 2.0.
Q4: Qual é a data limite de conhecimento para este modelo?
A4: A data exata de corte para o conhecimento não foi especificada. No entanto, considerando que foi lançado em abril de 2023, seus dados de treinamento provavelmente se estendem até o final de 2022 ou início de 2023.
Q5: Como os desenvolvedores podem acessar e integrar o modelo StableLM SFT-7 (7B)?
A5: Por ser um modelo de código aberto, ele geralmente pode ser acessado e integrado por meio de frameworks populares de aprendizado de máquina, como PyTorch ou TensorFlow. Os desenvolvedores devem consultar o repositório oficial do projeto Open-Assistant para obter documentação detalhada, exemplos de código e guias de integração.
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