16K

Вне

Чат

запрещать

Vicuna v1.5 16k (13B)

Vicuna v1.5 16K (13B) API — это открытая языковая модель с 13 миллиардами параметров, разработанная для чат-ботов и задач обработки естественного языка.

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: 'lmsys/vicuna-13b-v1.5-16k',
    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="lmsys/vicuna-13b-v1.5-16k",
    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

Vicuna v1.5 16k (13B)

Подробная информация о товаре

Откройте для себя Vicuna v1.5 16K (13B), передовая открытая модель обработки больших языков (LLM), тщательно разработанная компанией LMSYS OrgВыпущенная в мае 2023 года, эта модель представляет собой усовершенствованную версию оригинальной Vicuna, разработанную для обеспечения беспрецедентных возможностей разговорного искусственного интеллекта и эффективного решения широкого спектра задач обработки естественного языка.

🚀 Краткая информация по ключевым вопросам

Название модели: Vicuna v1.5 16K (13B)
Разработчик: LMSYS Org
Дата выпуска: Май 2023 г.
Версия: 1.5
Тип модели: Большая языковая модель (LLM)

🌟 Основные возможности и функции

✓ Расширенная длина контекста: Отличается впечатляющим контекстным окном в 16 000 пикселей, достигаемым за счет линейного масштабирования RoPE, что позволяет глубже понимать и генерировать длинные тексты и сложные диалоги.
✓ Повышенная производительность: Обеспечивает превосходную производительность по сравнению со своим предшественником, предлагая более точные, релевантные и согласованные результаты в различных задачах.
✓ Доступность открытого исходного кода: Доступен для исследований и разработок на правах свободного использования, способствуя сотрудничеству и инновациям в глобальном сообществе искусственного интеллекта.
✓ Широкий спектр задач: Умеет эффективно решать широкий спектр языковых задач, включая генерацию текста, составление кратких обзоров, ответы на вопросы и глубокое понимание языка.
✓ Разнообразные обучающие данные: Благодаря обучению на обширном и разнообразном наборе данных веб-контента, удалось развить прочные общие знания и адаптивность.

🎯 Назначение и языковая поддержка

Он Vicuna v1.5 16K (13B) в первую очередь предназначен для академические исследования, передовой приложения для чат-ботови различные задачи обработки естественного языка (NLP)Это включает в себя создание сложных текстов, точные ответы на вопросы и глубокое понимание языка.

Его основным рабочим языком является Английский, с потенциальными возможностями работы с другими языками, обусловленными разнообразием его обширного обучающего набора данных.

⚙️ Техническая архитектура и обучение

Архитектура:

Vicuna v1.5 16K (13B) в основе своей представляет собой мощную систему. Архитектура LLaMAОна представляет собой модель, работающую только с декодером и оснащенную трансформатором. 13 миллиардов параметров, обеспечивая эффективную и надежную обработку больших объемов текстовых данных.

Данные для обучения и разнообразие:

Модель прошла обучение на очень разнообразный набор данных охватывающий широкий спектр веб-контента, включая:

Обсуждения ShareGPT
Обширные коллекции книг
Научные статьи и академические работы
Обширные репозитории кода
Общие веб-страницы и форумы

Источник и размер данных:

Хотя точный масштаб обучающих данных явно не указан, предполагается, что он составляет от... от сотен гигабайт до нескольких терабайтЭто свидетельствует об обширной базе знаний и возможностях данной модели.

Порог знаний:

Точная дата окончания срока действия базы знаний Vicuna v1.5 16K (13B) официально не разглашается. Однако, учитывая, что релиз состоялся в мае 2023 года, её всеобъемлющая база знаний, вероятно, актуальна до 2023 года. начало 2023 года.

📊 Анализ производительности и ответственное использование

Точность:

Демонстрация Vicuna v1.5 16K (13B) значительное повышение производительности по сравнению с предыдущими версиями. Хотя конкретные показатели производительности не приводятся, программа неизменно демонстрирует конкурентоспособные результаты в различных оценках, что отражает ее высокую точность и качество генерации.

Скорость:

Скорость вывода Vicuna v1.5 16K (13B) в основном зависит от аппаратная инфраструктура Используется для развертывания. Будучи моделью с 13 миллиардами параметров, она требует значительных вычислительных ресурсов для эффективной работы в приложениях реального времени.

Устойчивость:

Эта модель разработана для широкое применение В различных языковых задачах и тематических областях его производительность, естественно, может варьироваться в зависимости от конкретного контекста и разнообразия обучающих данных.

📚 Примеры использования и код:

Хотя конкретные примеры кода для интеграции API обычно можно найти в подробной документации для разработчиков, Vicuna v1.5 16K (13B) поддерживает стандартные интерфейсы для таких задач, как завершение чата. Разработчики, как правило, могут обратиться к официальной документации. lmsys/vicuna-13b-v1.5-16k репозитории с рекомендациями по внедрению.

⚖️ Этические принципы и осведомленность о предвзятости:

Пользователям настоятельно рекомендуется проявлять осторожность и внимательность в отношении потенциальных угроз. смещения в выходных данных моделичто может быть связано с используемыми обучающими данными. Внедрение надежной фильтрации контента, непрерывного мониторинга и мер безопасности имеет решающее значение для ответственного развертывания в любой производственной среде.

Тип лицензии:

Vicuna v1.5 16K (13B) выпущена под [указать название программы]. лицензия с открытым исходным кодом, что делает его свободно доступным для исследовательских, опытно-конструкторских и некоммерческих проектов. Пользователям следует ознакомиться с конкретными условиями лицензии для любых коммерческих приложений.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В1: Что представляет собой Vicuna v1.5 16K (13B)?

A1: Это открытая языковая модель от LMSYS Org, выпущенная в мае 2023 года. Это улучшенная версия оригинальной Vicuna, обладающая контекстной длиной в 16 000 символов, что делает её подходящей для решения сложных задач разговорного ИИ и обработки естественного языка.

В2: Какие ключевые улучшения предлагает Vicuna v1.5 16K (13B)?

A2: К значительным улучшениям относятся расширенное контекстное окно размером 16K за счет линейного масштабирования RoPE, существенное повышение производительности по сравнению с предшественником, а также сохранение статуса свободно доступной модели с открытым исходным кодом.

В3: Можно ли использовать Vicuna v1.5 16K (13B) в коммерческих проектах?

A3: Он распространяется под лицензией с открытым исходным кодом, предназначенной в первую очередь для исследований и разработок. Хотя интеграция в приложения возможна, пользователи должны тщательно изучить конкретные условия лицензии, чтобы обеспечить соответствие требованиям для коммерческого использования и внедрить необходимые протоколы безопасности.

В4: Какие типы данных использовались для обучения Vicuna v1.5 16K (13B)?

A4: Модель была обучена на обширной и разнообразной коллекции веб-контента, включая беседы на ShareGPT, книги, научные статьи, репозитории кода и общие веб-страницы, что обеспечило ей широкую базу знаний.

В5: Как пользователи могут уменьшить потенциальные искажения в результатах работы модели?

A5: Пользователи должны проявлять инициативу и осознавать, что, как и все LLM-модели, эта модель может содержать искажения, присутствующие в обучающих данных. Внедрение надежной фильтрации контента, непрерывного мониторинга и мер безопасности во время развертывания имеет решающее значение для смягчения и устранения любых искажений в результатах, обеспечивая этичное использование.