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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: 'meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf',
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="meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf",
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}")
- 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
✨ LLama-3 Chat (8B)：优化的对话式人工智能
由……开发 元 LLama-3 Chat (8B) 于 2024 年 4 月 18 日发布，是一款尖端的大型语言模型 (LLM)，专为自然流畅的对话而设计。这款拥有 80 亿参数的模型专门针对对话式人工智能和指令执行任务进行了优化，使其成为聊天机器人、虚拟助手和客户支持系统的理想选择。
其强大的架构确保了高质量的输出和高效的处理，为旨在实现高级对话功能的开发人员和研究人员提供了一个平衡的解决方案。
主要能力
- ✅ 80亿个参数： 在强大的性能和计算效率之间实现了最佳平衡。
- 💬 指令调整： 经过精确优化，能够理解并准确执行用户指令，生成与上下文相关的响应。
- ⚡ 分组查询注意力机制（GQA）： 显著提升推理速度，并提高高要求应用的整体可扩展性。
- 📚 高上下文长度： 支持最多 8,192 个标记的输入，从而实现广泛而复杂的对话管理。
- 🌐 多语言功能： 旨在高效处理和生成多种语言的文本，是全球应用的理想之选。
⚙️ 技术规格
建筑学
LLama-3 Chat (8B) 采用了一种先进的 变压器架构进一步优化 分组查询注意力机制（GQA）这种精巧的设计能够高效处理大量文本，并始终如一地输出高质量内容。其架构尤其擅长处理复杂对话场景中常见的长篇上下文输入。
训练数据
该模型在一个包含超过 15万亿个Tokens 数据来源于公开信息。这一庞大的数据集确保了对语言和语境的全面而深入的理解。
- • 数据来源及规模： 训练语料库包含来自书籍、网站和各种媒体的多种文本，显著增强了模型在各种主题和风格上的鲁棒性。
- • 知识门槛： 该模型的知识库截至目前是最新的。 2023年3月。
- • 多样性与偏见： Meta 精心挑选训练数据，以最大限度地减少潜在的偏见，同时最大限度地提高主题和风格的多样性，从而提高了模型的整体有效性和公平性。
绩效指标
LLama-3 Chat (8B) 在各项基准测试中均表现出强劲的性能指标。
LLama-3 Chat (8B) 的性能比较基准。
💡 使用及道德准则
代码示例和 API 访问
LLama-3 Chat (8B) 型号现已上市。 AI/ML API平台 在标识符下 “Call-3 聊天 (8B)”。
通过 API 集成 LLama-3 Chat (8B) 的代码示例通常涉及聊天完成请求。您通常需要提供 API 密钥并定义模型和消息结构。
import requests url = "YOUR_API_ENDPOINT/chat/completions" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a help help assistant."}, {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"} ] } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) print(response.json()) 直接访问 LLama-3 Chat (8B) API 这里 开始构建您的应用程序。
伦理考量
Meta 非常重视 符合伦理的人工智能开发他们提倡公开透明地说明该模型的功能和固有局限性。鼓励用户遵守负责任的使用准则，以防止任何潜在的滥用或有害内容的产生。
许可
LLama 模型，包括 LLama-3 Chat (8B)，均根据以下协议分发： 开源许可本许可允许研究和商业用途，前提是满足所有道德标准和合规要求。
❓ 常见问题解答
Q1: LLama-3 Chat (8B) 的主要设计用途是什么？
LLama-3 Chat (8B) 主要针对对话式人工智能和指令执行任务进行了优化，因此非常适合开发需要自然连贯对话的聊天机器人、虚拟助手和客户支持系统。
Q2：LLama-3 Chat (8B) 的上下文窗口大小是多少？
该模型支持高上下文长度，允许输入长达 8,192 个Tokens这使得它能够有效地管理广泛而复杂的对话。
Q3：LLama-3 Chat (8B) 是否适用于多语言应用？
是的，LLama-3 Chat (8B) 拥有强大的功能 多语言能力这使得它能够处理和生成多种语言的文本，因此非常适合各种全球应用。
Q4：LLama-3 Chat (8B) 的知识截止日期是什么时候？
该模型的知识截至目前有效。 2023年3月这是基于它所联系到的大量训练数据得出的结论。
Q5：LLama-3 Chat (8B) 是否可用于商业用途？
是的，包括 8B 聊天版在内的 LLama 模型均以……的形式发布。 开源许可 允许进行研究和商业用途，前提是遵守道德标准。
