Вне

Чат

запрещать

MPT-чат (7B)

MPT-Chat (7B) API от MosaicML: Усовершенствованная модель чат-бота, предлагающая эффективную и реалистичную генерацию диалогов с обширной оптимизацией обучения.

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: 'togethercomputer/mpt-7b-chat',
    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="togethercomputer/mpt-7b-chat",
    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

MPT-чат (7B)

Подробная информация о товаре

Представляем MPT-7B: мощный трансформер с открытым исходным кодом для продвинутой обработки естественного языка.

МПТ-7Б это знаменует собой значительное достижение со стороны MosaicMLЦель программы – демократизация доступа к передовым трансформаторным технологиям. Трансформатор декодера и член большая языковая модель в стиле GPT В семействе MPT-7B тщательно разработаны устройства, способные превосходно справляться как с общими, так и со специализированными задачами обработки естественного языка (NLP), обладая исключительными возможностями для управления чрезвычайно длинные входные последовательностиВыпущенная в мае 2023 года, ее первоначальная версия породила специализированные варианты, такие как MPT-7B-Chat, MPT-7B-Instruct и MPT-7B-StoryWriter-65k+, каждый из которых разработан для конкретных задач.

Основные характеристики и инновации

✅ Коммерчески применимый и с открытым исходным кодом

Базовая модель и несколько ее вариантов выпускаются в рамках гибкой линейки. Лицензия Apache-2.0, обеспечивая широкую доступность и предоставляя разработчикам и предприятиям возможности для коммерческого применения своих приложений.

📚 Беспрецедентная обработка длинных входных последовательностей

Использование передовых технологий ALiBi (Внимание с линейными смещениями) Технология MPT-7B способна обрабатывать входные данные длиной до поразительных значений. 65 000 токеновБлагодаря этому он идеально подходит для всестороннего анализа документов, создания объемного контента и решения сложных задач по пониманию текста.

⚡ Высокая эффективность и ускоренная производительность

Разработано с использованием ВспышкаВнимания и FasterTransformerMPT-7B обеспечивает значительное ускорение обучения и вывода результатов. Эта оптимизация не только повышает производительность, но и приводит к существенному снижению эксплуатационных расходов.

🌐 Широкая доступность и простая интеграция

MPT-7B легко интегрируется с HuggingFaceэто обеспечивает простую реализацию и совместимость с существующими рабочими процессами машинного обучения, тем самым снижая барьер для внедрения как для исследователей, так и для разработчиков.

Разнообразные варианты предполагаемого использования

🔬 Исследования и разработка приложений в области искусственного интеллекта: Идеальная основа для исследований в области машинного обучения и создания инновационных приложений на основе искусственного интеллекта.
💼 Решения для коммерческих и корпоративных клиентов: Обладает высокой универсальностью и может применяться в различных коммерческих сферах, от передовых технологических проектов до индустрии развлечений, позволяя создавать индивидуальные решения.
🗣️ Специализированный генеративный ИИ: Варианты, подобные MPT-7B-Чат оптимизированы для разговорного ИИ. MPT-7B-Инструкция для точного следования инструкциям и MPT-7B-StoryWriter-65k+ для создания убедительных повествований.

Технические характеристики и обучение

⚙️ Архитектура: Создан как мощный трансформатор только для декодера модель, она включает в себя 6,7 миллиарда параметровТщательно разработан для глубокого понимания контекста и создания высококачественного текста.

🧠 Полные обучающие данные: Надежность модели объясняется ее обучением на обширной выборке данных. 1 триллион токенов, полученный на основе тщательно подобранного набора данных, который разумно сочетает различные текстовые и кодовые источники, обеспечивая целостное лингвистическое и контекстуальное понимание.

🌐 Разнообразные источники данных: В процессе обучения использовались крупномасштабные корпуса данных, такие как Books3, Common Crawl, а также различные предметно-ориентированные наборы данных, что обеспечило богатое сочетание общего и специализированного контента.

🗓️ Порог знаний: Модель учитывает самые последние и актуальные данные, доступные по состоянию на текущий год. 2023, что позволяет сформировать современное понимание языка и контекста.

🌍 Языковая поддержка: В основном сосредоточен на АнглийскийMPT-7B был обучен на широком спектре типов текстов, включая как техническую, так и художественную литературу, чтобы обеспечить надежное и тонкое понимание языка.

Критерии эффективности и этические принципы

📈 Показатели эффективности

Точность: Демонстрирует высокую производительность, стабильно соответствующую ожиданиям по нескольким параметрам. превосходя современников как и LLaMA-7B в различных стандартизированных тестах.
Устойчивость: Демонстрирует подтвержденную способность обрабатывать широкий спектр входных данных и задач, что подтверждает его навыки. превосходное обобщение на основе многочисленных контрольных тестов и практических приложений из реального мира.

⚖️ Этические нормы и лицензирование

Этичная разработка ИИ: MPT-7B строго придерживается этических принципов разработки ИИ, уделяя особое внимание прозрачность, справедливость и ответственное использованиеДанные руководства тщательно документированы для обеспечения безопасного и эффективного развертывания.

Тип лицензии: Лицензирование вариантов MPT-7B различается. Хотя в базовой модели часто используется разрешительная лицензия. Апаче-2.0Некоторые виды использования или варианты могут подпадать под действие более строгих лицензий, таких как... CC-By-NC-SA-4.0Пользователям настоятельно рекомендуется ознакомиться с конкретными условиями лицензирования для каждого варианта, чтобы обеспечить надлежащее использование.

Разнообразие и предвзятость: Данные для обучения модели были тщательно подобраны с целью минимизации предвзятости за счет использования широкого спектра текстовых источников, жанров и стилей. MosaicML проводит постоянные оценки для эффективного выявления и корректировки любых возникающих искажений.

Практическое использование и примеры кода

💻 Бесшовная интеграция с HuggingFace: Интеграция MPT-7B в ваши проекты очень проста. Ниже приведён иллюстративный пример кода, демонстрирующий, как загрузить и использовать вариант MPT-7B для генерации текста.

из трансформеров импортировать AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Загрузка токенизатора и модели для MPT-7B-Chat
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "mosaicml/mpt-7b-chat" , trust_remote_code= True )
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "mosaicml/mpt-7b-chat" , trust_remote_code= True )

# Подготовка входного текста
 input_text = "Как ИИ-помощник, расскажите мне короткую вдохновляющую историю о настойчивости."
 input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors= "pt" )

# Сгенерировать вывод
 output = model.generate(input_ids, max_length=150, num_return_sequences=1, do_sample= True , temperature=0.7)
 print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens= True ))

(Примечание: Оригинальный ``тег был пользовательским элементом. Этот пример представляет собой функциональный и SEO-оптимизированный блок кода для практической демонстрации.`

Часто задаваемые вопросы (ЧЗВ)

❓ В1: Что именно представляет собой MPT-7B?
А: MPT-7B — это открытая, декодерная модель языка Transformer Разработан компанией MosaicML. Он предназначен для решения сложных задач обработки естественного языка, отличается высокой эффективностью и способностью к обработке информации. исключительно длинные входные последовательности.

❓ В2: Можно ли использовать MPT-7B в коммерческих проектах?
А: Да, базовая модель MPT-7B и многие её варианты выпускаются под брендом... Лицензия Apache-2.0, что разрешает коммерческое использование. Однако крайне важно проверить конкретную лицензию для каждого варианта, который вы собираетесь использовать.

❓ В3: Чем MPT-7B отличается от других устройств при обработке длинных текстов?
А: Рычаги MPT-7B ALiBi (Внимание с линейными смещениями) технология, позволяющая эффективно обрабатывать входные последовательности длиной до 65 000 токеновЭто существенное преимущество для задач, требующих обширного контекста.

❓ В4: Как характеристики MPT-7B соотносятся с характеристиками других LLM, таких как LLaMA-7B?
А: MPT-7B последовательно демонстрирует конкурентоспособность, демонстрируя результаты, сопоставимые, а зачастую и превосходящие показатели таких моделей, как LLaMA-7B, в различных стандартизированных тестах по точности и обобщающей способности.

❓ В5: Какие технические нововведения способствуют повышению эффективности MPT-7B?
А: Его эффективность обусловлена его Архитектура трансформатора, состоящая только из декодера с 6,7 миллиардами параметров. в сочетании с передовыми методами оптимизации, такими как ВспышкаВнимания и FasterTransformerчто значительно ускоряет как процессы обучения, так и процессы вывода результатов.