



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: 'gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are SQL code assistant.',
},
{
role: 'user',
content: 'Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(\`Assistant: \${message}\`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
def main():
client = OpenAI(
api_key="",
base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are SQL code assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?",
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
if __name__ == "__main__":
main()

产品详情
Llama-3 70B 渐变指令 1048k 描述
基本信息
- 型号名称: Llama-3 70B 渐变指令 1048k
- 开发者/创建者: 梯度人工智能
- 发布日期: 2024年5月16日
- 版本: 1.0
- 型号: 基于文本的法学硕士
概述
这 Llama-3 70B 渐变指令 1048k 该模型代表了一种由……开发的尖端的基于文本的大型语言模型。 梯度人工智能它经过精心设计,能够处理超长的上下文长度,从传统的 8k 个令牌扩展到超过 1000 个令牌。 1,048k 个Tokens这一重大改进使该模型能够对更大的输入进行复杂的推理并生成高度一致的输出,使其成为需要深入理解上下文和记忆的应用的理想选择。
主要特点 💡
- ✔️扩展上下文长度: 从 8k 到超过 1,040k 个Tokens。
- ✔️ 指令调整: 针对卓越的对话和聊天功能进行了优化。
- ✔️ 最少训练数据: 此扩展仅需不到 Llama-3 原始预训练数据的 0.01%。
- ✔️ 渐进式训练: 利用不断增加的上下文长度来实现最佳性能。
预期用途 🎯
该型号产品专为多种应用而设计,包括但不限于:
- 文档摘要
- 高级问答系统
- 长篇内容创作
- 用于业务运营的自主代理
技术细节 ⚙️
建筑学
Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k 型号基于强大的 Transformer架构因其在处理顺序数据和管理长距离依赖关系方面的效率而闻名,这对于扩展上下文理解至关重要。
训练数据 📚
该模型接受了大约 4.3亿枚Tokens 总共分配了3400万个Tokens用于最终训练阶段。多样化的数据源包括来自SlimPajama和UltraChat的增强数据集,确保涵盖广泛的场景和风格,从而实现全面的学习。
数据来源和规模:
- 训练Tokens总数: 约4.3亿
- 最终阶段Tokens: 34M
- 原始预训练数据贡献:小于 0.003% Llama-3 的原始数据集。
绩效指标
- 上下文长度评估:已证实能够处理长达 1,048k 个Tokens。
- 推理速度:针对实时应用进行了高度优化,确保高吞吐量和响应速度。
基准
Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k 模型在标准行业基准测试中表现出色,经常优于许多现有的开源聊天模型。它还凸显了最先进的 LLM 模型在适应和处理长时间对话场景方面的巨大潜力,只需极少的额外训练,主要通过对 RoPE theta 进行适当调整即可实现。
使用与集成 🔌
代码示例
该模型很容易获取。 AI/ML API平台 在标识符下 "gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k"您可以在平台上找到将此模型集成到您的应用程序中的完整代码示例和实现细节。
API 文档
详细的 API 文档 AI/ML API 网站上提供了实现无缝集成的全面指南。
伦理准则 ⚖️
Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k 模型的开发严格遵循既定的人工智能伦理原则,强调其所有潜在应用的透明度、公平性和问责制。
许可
Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k 已获得以下许可: Llama3 许可证它既可用于商业用途,也可用于非商业用途,为开发者和组织提供了广泛的实用性。
常见问题解答 (FAQ) ❓
Q1:Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k 型号的主要优势是什么?
它的主要优势在于显著扩展的上下文长度,能够处理超过 104.8 万个词元。这使得它能够对海量输入进行更深入的理解和连贯的生成,从而适用于复杂的任务。
Q2:要获得扩展上下文,需要多少训练数据?
Gradient AI 仅使用极少的训练数据就实现了这一扩展,仅使用了 Llama-3 原始预训练数据的不到 0.01%,具体来说,总共使用了约 4.3 亿个 token,最终阶段使用了 3400 万个 token。
Q3:哪些类型的应用可以从这种模型中受益?
需要深度上下文保留的应用,例如文档摘要、复杂问答系统、长篇内容生成和用于业务运营的自主代理。
Q4:在哪里可以找到集成所需的 API 和代码示例?
该模型可在以下平台获取: AI/ML API平台 在“gradientai/Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k”下,有详细的API文档, docs.ai.cc。
Q5:Llama-3 70B Gradient Instruct 1048k 型号是否可用于商业用途?
是的,它采用的是 Llama3 许可证,允许商业用途和非商业用途。



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