OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Антропический - Клод
xAI - Grok
Глубокий поиск
Alibaba - Qwen
ByteDance - Лучшее от ByteDance
Все модели
Планы предприятия
Разработка приложений на основе искусственного интеллекта
API для перевода с помощью ИИ
Услуги SEO/ГЕ с использованием ИИ
Географически оптимизированная PR-служба
Сервис веб-скрейпинга
Лучшие инструменты ИИ
Лучшие роботы с искусственным интеллектом
Авторизоваться
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",
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
ℹ Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B): Обзор модели
Он Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) — это передовая открытая языковая модель (LLM), разработанная компанией... Open-Assistant и выпущен в Апрель 2023 г. (Версия 1.0). Созданная на основе надежной архитектуры StableLM, эта модель прошла тщательную контролируемую тонкую настройку (SFT) для расширения своих возможностей в широком спектре задач обработки естественного языка.
Она специально разработана для расширения возможностей разработчиков и исследователей, предлагая доступную платформу для генерации текстовых ответов, максимально приближенных к человеческому, и выполнения сложных лингвистических операций.
✓ Основные возможности и функции
- ✓ 7 миллиардов параметров: Значительный размер модели, позволяющий осуществлять сложное понимание и генерацию языка.
- ✓ Открытый исходный код и свободное распространение: Обеспечение широкой доступности и содействие инновациям, инициированным местным сообществом.
- ✓ Контролируемая тонкая настройка (SFT): Использует передовые методы тонкой настройки для оптимизации производительности.
- ✓ Генерация высококачественного текста: Способен создавать связные, контекстно релевантные и человекоподобные текстовые ответы.
- ✓ Многоязычная поддержка: Предназначен для обработки и генерации текста на нескольких языках, с основным упором на английский и другие широко распространенные языки.
● Универсальные области применения
Эта легко адаптируемая модель подходит для широкого спектра задач обработки естественного языка (NLP), включая:
- ● Расширенные возможности генерации текста и создания контента.
- ● Сложные системы ответов на вопросы
- ● Эффективное суммирование текста
- ● Точный языковой перевод
- ● Генерация и анализ кода для разработчиков
ℹ Технические характеристики
Архитектура
Он Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) построена на основе широко распространенной архитектура трансформатораЭто краеугольный камень современных больших языковых моделей. Весьма вероятно, что в ней используется конструкция с декодером-трансформатором, подобная другим ведущим генеративным моделям, таким как модели серии GPT.
Крайний срок для данных и знаний, необходимых для обучения
Хотя точные сведения о наборе данных для обучения не разглашаются, как проект с открытым исходным кодом от LAION и Stability AI, ожидается, что он был обучен на определенном наборе данных. обширная и разнообразная коллекция общедоступных текстовых данныхКак правило, это включает в себя огромные объемы текста, книг и другого цифрового контента, собранного с помощью веб-сканирования, потенциально охватывающие сотни гигабайт и несколько терабайт.
Точный дата окончания срока действия знаний Это прямо не указано. Однако, учитывая дату его выхода в [дата выхода в [год выхода]], Апрель 2023 г.Разумно предположить, что его база знаний отражает информацию, доступную на позднем этапе развития технологии. 2022 или ранний 2023.
Разнообразие и предвзятость
Без конкретной информации о составе обучающих данных тщательная оценка разнообразия модели и потенциальных искажений остается сложной задачей. Тем не менее, в проектах с открытым исходным кодом обычно уделяется приоритетное внимание устранению и смягчению искажений, и пользователям рекомендуется проводить собственные оценки.
Показатели эффективности и факторы, которые следует учитывать
Подробные показатели производительности для StableLM SFT-7 (7B) В имеющейся информации эти модели не приводятся. Однако типичные метрики оценки языковых моделей такого масштаба часто включают:
- ✓ Замешательство: Ключевой показатель того, насколько хорошо модель предсказывает текстовый образец; более низкие значения указывают на лучшую производительность.
- ✓ Оценка BLUE: В основном используется для оценки качества результатов машинного перевода.
- ✓ Оценка ROUGE: Используется для оценки качества и точности задач по суммаризации текста.
- ✓ Результат F1: Распространенный показатель для оценки точности задач классификации.
Скорость и надежность вывода
Скорость вывода результатов для модели с 7 миллиардами параметров значительно варьируется в зависимости от используемого оборудования. На современных графических процессорах генерация ответов обычно занимает от... от миллисекунд до нескольких секунд, в зависимости от длины и сложности выходных данных.
Устойчивость модели к различным темам и языкам напрямую зависит от богатства и разнообразия обучающих данных. Ожидается, что модель с 7 миллиардами параметров будет обладать сильные возможности обобщенияОднако, для оценки конкретных характеристик при весьма разнообразных входных данных необходимы дальнейшие тщательные испытания и оценка.
⚠ Правила использования и этические нормы
Доступ к модели
Хотя конкретные инструкции по использованию предназначены для Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) Хотя в предоставленной информации не были подробно описаны особенности этой модели, как модели с открытым исходным кодом, она, как правило, доступна и интегрируется с широко используемыми фреймворками машинного обучения, такими как... PyTorch или TensorFlowРазработчикам следует обратиться к официальному репозиторию проекта Open-Assistant для получения исчерпывающей документации и примеров кода.
(Примеры кода или фрагменты интеграций, например, те, которые ссылаются на "open-ai.chat-completion" или "OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3", обычно можно найти здесь, в официальной документации.)
Принципы этичного использования ИИ
Крайне важно, чтобы все пользователи придерживались установленных этических принципов в области искусственного интеллекта при взаимодействии с крупными языковыми моделями или их развертывании. Ключевые этические соображения включают в себя:
- ⚠ Как избегать вредоносного контента: Активное предотвращение создания, продвижения или распространения предвзятого, дискриминационного или иным образом оскорбительного контента.
- ⚠ Уважение к интеллектуальной собственности: Обеспечение соблюдения законов об авторском праве и уважение всех форм прав интеллектуальной собственности.
- ⚠ Содействие прозрачности: Четко указывается, когда контент был создан или дополнен с помощью ИИ.
- ⚠ Защита конфиденциальности пользователей: Внедрение надежных мер для защиты персональных данных и обеспечения конфиденциальности пользователей при любой обработке данных.
Информация о лицензии
Конкретная лицензия, регулирующая... Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) В имеющейся информации модель явно не упоминалась. Однако, как публичный проект с открытым исходным кодом, он обычно распространяется под разрешительной лицензией с открытым исходным кодом, такой как... С, Apache 2.0, или Creative Commons, которые, как правило, допускают широкое использование, модификацию и распространение. Пользователям рекомендуется ознакомиться с официальным репозиторием проекта или документацией для получения окончательных условий лицензирования.
❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В1: Что такое Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B)?
A1: Это открытая языковая модель (LLM) с 7 миллиардами параметров, выпущенная Open-Assistant в апреле 2023 года. Она построена на архитектуре StableLM и использует контролируемую тонкую настройку (SFT) для решения различных задач обработки естественного языка.
В2: Каковы основные области применения этой модели?
A2: Модель разработана для широкого спектра приложений обработки естественного языка, включая генерацию текста, ответы на вопросы, составление резюме, перевод языков, а также генерацию и анализ кода.
Q3: Действительно ли Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) является программным обеспечением с открытым исходным кодом?
A3: Да, это модель с открытым исходным кодом, разработанная Open-Assistant и свободно доступная. Хотя конкретные детали лицензии не были предоставлены, ожидается, что она распространяется под разрешительной лицензией с открытым исходным кодом, такой как MIT или Apache 2.0.
Вопрос 4: Каков крайний срок получения знаний для этой модели?
A4: Точная дата окончания обучения не указана. Однако, учитывая, что программа была выпущена в апреле 2023 года, данные об обучении, вероятно, охватывают период до конца 2022 или начала 2023 года.
В5: Как разработчики могут получить доступ к модели StableLM SFT-7 (7B) и интегрировать её?
A5: Поскольку это модель с открытым исходным кодом, к ней обычно можно получить доступ и интегрировать ее через популярные фреймворки машинного обучения, такие как PyTorch или TensorFlow. Разработчикам следует обратиться к официальному репозиторию проекта Open-Assistant для получения подробной документации, примеров кода и руководств по интеграции.
Игровая площадка для ИИ
