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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });
const main = async () => {
const prompt = `
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
`;
const response = await api.completions.create({
prompt,
model: 'EleutherAI/gpt-neox-20b',
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const text = response.choices[0].text;
console.log('Completion:', text);
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main();
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
def main():
response = client.completions.create(
model="EleutherAI/gpt-neox-20b",
prompt="""
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
""",
)
completion = response.choices[0].text
print(f"Completion: {completion}")
main()
- API 操练场（Playground）
在集成之前，请在沙箱环境中测试所有 API 模型。
我们提供 300 多种模型供您集成到您的应用程序中。
产品详情
发现 GPT-NeoX-20B一个先进的200亿参数 基于Transformer的语言模型 由……开发 EleutherAI该模型经过精心设计，旨在模仿 GPT-3 的架构精妙之处，并基于大量数据集进行了细致的训练。 堆数据集这确保了对各种文本类型（包括学术论文、互联网内容和各种散文形式）的全面理解，使其成为在众多下游应用程序中进行复杂文本生成和强大特征提取的卓越工具。
🚀 主要应用及用例
GPT-NeoX-20B 在需要深度语言理解和生成能力的场景中表现出色。其主要应用包括：
- • 学术研究： 促进基于复杂语言的数据分析和科学研究的内容生成。
- • 内容生成： 为各种平台（包括教育材料）创作高质量、多样化的文本内容。
- • 自然语言处理（NLP）增强： 凭借其广泛的通用知识，为高级自然语言处理应用提供支持。
🔍 GPT-NeoX-20B：竞争优势
虽然 GPT-NeoX-20B 与诸如此类的模型在基础上具有相似之处 GPT-3 和 GPT-J-6B其显著特点在于其 开源性质这种对开源开发的承诺为全球社区提供了无与伦比的灵活性，使其能够根据众多具体用途对该模型进行调整、扩展和创新。此外，它在诸如以下严苛的基准测试中也展现出了卓越的竞争力： 兰巴达 和 科学问这证实了它在复杂语言理解任务方面的强大能力。
💡最大化效率和成果
要充分发挥 GPT-NeoX-20B 的功能，请参考以下重要提示：
- • 与模型优势保持一致： 确保您的应用程序能够充分利用该模型处理大量文本输入的能力以及从各种训练数据中获得的广泛通用知识。
- • 精心设计详细的提示： 为模型提供丰富且与上下文相关的提示。这使得 GPT-NeoX-20B 能够更有效地利用其庞大的训练数据，从而生成更准确、更相关的文本。
🌐 与 GPT-NeoX-20B API 集成
GPT-NeoX-20B 提供了一套功能全面的软件包 API 调用 旨在满足各种项目需求。从简单的文本生成到复杂的特征提取，理解并选择合适的 API 调用对于在应用程序中实现无缝集成和最佳利用至关重要。
增强您的应用程序： 通过其 API 部署 GPT-NeoX-20B，即可在各个领域解锁强大的文本生成功能。无论您是开发创新型教育工具、开展严谨的学术研究，还是创作丰富且引人入胜的内容，GPT-NeoX-20B 都能为您的所有语言处理需求提供坚实的基础。它不断突破人工智能驱动的文本分析和生成技术的极限。
❓常见问题解答 (FAQ)
- 问：GPT-NeoX-20B是什么？
A：GPT-NeoX-20B 是由 EleutherAI 开发的基于 Transformer 的开源语言模型，拥有 200 亿个参数，并在 Pile 数据集上进行训练，用于生成各种文本和提取特征。 - 问：GPT-NeoX-20B 与其他型号（如 GPT-3）相比如何？
答：GPT-NeoX-20B 虽然与 GPT-3 共享架构原则，但其主要区别在于开源特性，从而提供更大的灵活性和社区适应性。此外，它在 LAMBADA 和 SciQ 等基准测试中也表现出色。 - 问：该模型的主要应用场景有哪些？
答：它特别适用于学术研究、高级内容生成以及需要深度语言理解和文本生成能力的复杂数据分析任务。 - 问：在使用 GPT-NeoX-20B 时，如何优化我的结果？
答：为了获得最佳效果，请提供详细且包含丰富上下文的提示。此外，请确保您的应用能够充分发挥模型在处理大量文本输入和利用广泛通用知识方面的优势。 - 问：GPT-NeoX-20B 是否支持 API 集成？
答：是的，GPT-NeoX-20B 支持多种 API 调用，可执行从简单的文本生成到复杂的特征提取等任务，从而能够灵活地集成到各种项目中。
