



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: 'NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT',
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="NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT",
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}")

Подробная информация о товаре
Представляем Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT
Он Ноус Гермес 2 - Микстрал 8x7B-SFT Это передовая модель обработки больших языков (LLM), разработанная уважаемой компанией. Ноус ИсследовательЭта мощная модель ИИ выделяется благодаря своему обширному и высококачественному обучающему набору данных, который в основном включает более 100 000 данных. 1 000 000 записей сгенерировано GPT-4В дополнение к этому, модель интегрирует высококачественные данные из различных открытых наборов данных в области искусственного интеллекта, в результате чего получается модель, демонстрирующая исключительную производительность в широком спектре задач.
Созданный на основе надежной архитектуры Mixtral 8x7B MoE LLM, Nous Hermes 2 призван расширить границы возможностей искусственного интеллекта, что делает его ценным активом как для разработчиков, так и для исследователей.
Основные варианты для различных областей применения
Для удовлетворения различных эксплуатационных потребностей и стратегий оптимизации, Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT доступен в двух различных вариантах:
- ✓ Только контролируемая тонкая настройка (SFT): Этот вариант тщательно разработан для задач контролируемой тонкой настройки. Он использует огромный массив данных, чтобы специализироваться в сценариях, где точное контролируемое обучение имеет решающее значение для достижения желаемых результатов.
- ✓ Только параллельная обработка данных (DPO): Этот вариант, ориентированный на повышение производительности за счет оптимизированного параллелизма данных, предлагает новую версию SFT + DPO. Пользователи получают возможность выбрать модель, которая наилучшим образом соответствует их конкретным требованиям к производительности и развертыванию.
Результаты по эталонным показателям: превосходство над конкурентами.
Акустическая система Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT неизменно демонстрирует превосходные результаты в различных отраслевых тестах, часто превосходя своих предшественников и конкурентов. Вот краткий обзор её впечатляющих характеристик:
- ★ Тест производительности GPT4All: В ходе всесторонней оценки производительности языковых моделей в различных задачах модель Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT показала исключительную среднюю точность. 75,70%.
- ★ Тест производительности AGIEval: Этот тест оценивает возможности продвинутого общего интеллекта. Средняя точность модели в этом тесте оказалась высокой. 46,05%, подчеркивая его когнитивные способности.
- ★ Тест производительности BigBench: Проверяя навыки рассуждения, понимания и решения проблем в широком спектре задач, модель показала впечатляющий средний результат. 49,70%.
Эти результаты подчеркивают превосходные возможности модели и ее способность предлагать передовые решения по сравнению с другими моделями на рынке.
Советы по максимально эффективному использованию вашей модели
Чтобы максимально эффективно использовать возможности Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT, примите во внимание следующие советы экспертов:
- 💡 Выберите подходящий вариант: Тщательно выберите один из вариантов. вариант SFT для контролируемой тонкой настройки или DPO variant для оптимизированной параллельной обработки данных, соответствующей специфическим требованиям вашего проекта.
- 💡 Обеспечьте корректное отображение системных подсказок: Эффективно используйте системные подсказки, чтобы направлять ответы модели в соответствии с желаемыми ролями, правилами и стилистическими предпочтениями. Это ключ к улучшению взаимодействия.
- 💡 Используйте квантованные версии: Для эффективной работы в различных вычислительных средах воспользуйтесь доступными квантованными версиями модели.
Заключение и дальнейшие шаги
Он Ноус Гермес 2 - Микстрал 8x7B SFT Эта модель знаменует собой значительный шаг вперед в развитии возможностей искусственного интеллекта. Благодаря высочайшей производительности, инновационным функциям и ориентированному на пользователя дизайну, она призвана изменить наше взаимодействие с технологиями ИИ и их использование. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по анализу данных, визуализирующим сложные наборы данных, разработчиком, создающим сложные чат-боты, или креативным специалистом, генерирующим уникальный контент, эта модель обеспечит вам необходимую надежную основу.
Готовы вывести ваши приложения на основе ИИ на беспрецедентный уровень? Получите свой API-ключ сегодня Начните исследовать безграничный потенциал с Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B SFT!
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В1: Что такое Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-SFT?
A1: Это продвинутая модель обработки больших языковых данных (LLM), разработанная компанией Nous Research, которая прошла обширное обучение на более чем 1 000 000 записей, сгенерированных GPT-4, и других высококачественных открытых наборах данных.
В2: Какие основные варианты этой модели существуют?
A2: Модель представлена в двух основных вариантах: вариант Supervised Fine-tune Only (SFT), предназначенный для обучения с учителем, и вариант Data Parallelism Only (DPO), оптимизированный для параллельной обработки данных.
В3: Как Nous Hermes 2 показывает себя по сравнению с конкурентами?
A3: Он неизменно превосходит многих конкурентов в таких тестах, как GPT4All (точность 75,70%), AGIEval (точность 46,05%) и BigBench (результат 49,70%), демонстрируя превосходные возможности.
Вопрос 4: Есть ли какие-нибудь советы по оптимизации его использования?
A4: Да, пользователям следует выбрать подходящий вариант модели (SFT или DPO), использовать подходящие системные подсказки для получения управляемых ответов и воспользоваться преимуществами квантованных версий для эффективной работы в различных средах.
Игровая площадка для ИИ



Авторизоваться