Вне

Чат

запрещать

Лама 3 8B Инструкция Лайт

API Llama 3 8B Instruct Lite: усовершенствованная и самая дешевая модель генерации текста для диалогов от Meta, оптимизированная для безопасности и производительности в коммерческих и исследовательских приложениях.

Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.

Text to Speech

Javascript

Python

                                        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: 'meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Lite',
    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="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Lite",
    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}")

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.

Получить ключ API Изучите модели

Лама 3 8B Инструкция Лайт

Подробная информация о товаре

Представляем Llama 3 8B Instruct Lite

Он Лама 3 8B Инструкция Лайт модель, разработанная Мета и выпущен на 18 апреля 2024 г., — это мощная модель генерации текста, оптимизированная для интерактивного диалога и точного выполнения инструкций.

✨ Основные моменты:

✓ Оптимизированная архитектура: Использует механизм внимания к групповым запросам для повышения масштабируемости.
✓ Инструкция по применению: Преимущества контролируемой тонкой настройки (SFT) и обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF) для достижения превосходного выравнивания.
✓ Высокая производительность: Неизменно превосходит многие ведущие модели чатов с открытым исходным кодом по результатам отраслевых тестов.
✓ Безопасность и готовность помочь: Разработан для предоставления полезных и безопасных ответов в соответствии с принципами ответственного использования искусственного интеллекта.

🎯 Назначение и языковая поддержка

Эта модель в первую очередь предназначена для коммерческое и исследовательское применениев частности, в разработке сложных чат-ботов, выполняющих функции голосовых помощников, и решении различных других задач генерации естественного языка.

Хотя его основная языковая поддержка заключается в следующем: АнглийскийСуществует возможность доработки на других языках при условии заключения соответствующих лицензионных соглашений.

⚙️ Технические характеристики

Архитектура:

Лама 3 — это авторегрессивная языковая модель построен на основе надежной трансформаторной архитектуры. Он включает в себя Внимание с групповыми запросами (GQA) для значительного повышения масштабируемости вывода. Версии, оптимизированные под конкретные инструкции, дополнительно усовершенствованы с использованием SFT и RLHF для приведения выходных данных в соответствие с предпочтениями человека.

Тренировочные данные:

Источник: Составлено на основе общедоступных онлайн-наборов данных.
Шкала: Обучено на обширном наборе данных, содержащем более 15 триллионов токенов.
Порог знаний: Знания модели 8B распространяются до Март 2023 г..
Разнообразие и предвзятость: Прилагаются значительные усилия для обеспечения разнообразия обучающих данных, а также проводятся постоянные оценки для минимизации потенциальных искажений.

📊 Показатели производительности

Показатели точности:

68.4
MMLU (5 выстрелов)
72.6
CommonSenseQA (7 вопросов)
62.2
HumanEval (0-shot)

Скорость и надежность:

Модель тщательно оптимизирована для приложения реального времениОбладая высокоэффективными возможностями для выполнения логических выводов.

Это демонстрирует исключительные качества. обобщение по различным темам и языкамэффективно обрабатывая широкий спектр входных данных с высокой степенью устойчивости.

📖 Правила использования и этические нормы

Ответственное развертывание:

Meta предоставляет всеобъемлющий Руководство по ответственному использованиюв нем изложены лучшие практики этичного развертывания моделей. Разработчикам настоятельно рекомендуется интегрировать передовые меры безопасности, включая Meta Llama Guard 2 и Код Щит гарантии.

Лицензирование:

Подробную информацию о пользовательской коммерческой лицензии можно найти, перейдя по ссылке. здесь (лицензия Meta Llama 3).

⚡ Оборудование и углеродный след

В рамках обучения использовалась продвинутая методика Меты. Исследовательский суперкластер дополняется облачными вычислительными ресурсами сторонних разработчиков для тонкой настройки и оценки.

Краткий обзор углеродного следа:

Позвоните по номеру 3 8B: 1,3 млн часов работы графического процессора, 700 Вт, 390 т CO2-экв.
Итого (по всем моделям Llama 3): 7,7 млн часов работы графических процессоров, 2290 т CO2-экв (100% компенсировано программой устойчивого развития Meta)

🛡️ Ответственность и безопасность

Компания Meta неизменно привержена ответственному развитию ИИ, выступая за открытый подход. Выпуск Llama 3 сопровождается обновленными рекомендациями и ресурсами, призванными помочь разработчикам внедрить эффективную систему обеспечения безопасности моделей.

Основные принятые меры безопасности:

✓ Масштабная работа "красной команды": Тщательная оценка с помощью методов противодействия для выявления и устранения уязвимостей.
✓ Меры по смягчению последствий отказов: Стратегии минимизации ложных отказов и улучшения пользовательского опыта.
✓ Ответственные процессы выпуска релизов: Разработан для заблаговременного выявления потенциальных случаев неправомерного использования и критических рисков.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что такое Llama 3 8B Instruct Lite?

Llama 3 8B Instruct Lite — это продвинутая генеративная текстовая модель от Meta, выпущенная 18 апреля 2024 года. Она специально оптимизирована для диалогов и точного выполнения инструкций, используя усовершенствованную архитектуру трансформеров с механизмом внимания на основе групповых запросов.

Каковы основные области применения этой модели?

Он предназначен как для коммерческих, так и для исследовательских целей, превосходно справляясь с созданием чат-ботов, похожих на помощников, и решением различных других задач генерации естественного языка, где точное следование инструкциям и естественный диалог имеют решающее значение.

Какие обучающие данные использовались для ламы 3 8B?

Модель была обучена на более чем 15 триллионах токенов из общедоступных онлайн-данных, а крайний срок получения знаний для версии 8B установлен на март 2023 года. Meta уделяет особое внимание разнообразию и постоянной оценке предвзятости в своих наборах данных.

Как компания Meta обеспечивает безопасность моделей Llama 3?

Компания Meta применяет обширные меры безопасности, включая тестирование на проникновение (red teaming), состязательные оценки, смягчение последствий отказов для предотвращения ложных отказов и ответственные процессы выпуска программного обеспечения. Они также предоставляют руководство по ответственному использованию и выступают за использование таких средств защиты, как Meta Llama Guard 2 и Code Shield.

Где я могу найти информацию о лицензировании Llama 3?

Подробная информация о пользовательской коммерческой лицензии доступна на официальном сайте Meta, посвященном Llama. С конкретными условиями можно ознакомиться, перейдя по указанной ссылке: Лицензия Meta Llama 3.

Игровая площадка для ИИ

Перед интеграцией протестируйте все модели API в тестовой среде. Мы предоставляем более 300 моделей для интеграции в ваше приложение.

Попробуйте бесплатно

Один API
Более 300 моделей ИИ

Сэкономьте 20% на расходах