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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: 'togethercomputer/mpt-30b-chat',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
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content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
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const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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response = client.chat.completions.create(
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"role": "system",
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"role": "user",
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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
MPT-Chat (30B)：一种用于各种自然语言处理任务的高级开源语言模型
这 MPT-Chat（30B） 由……开发的模型 MosaicML（Databricks 的一部分） 并于 2023年6月22日这代表着开源文本语言模型领域的一项重大进步。该初始版本经过精心设计，旨在出色地完成各种自然语言处理 (NLP) 任务，其核心重点在于效率、可扩展性和严格遵守人工智能伦理原则。
🔑 释放潜能：MPT-Chat 的主要功能 (30B)
- ✅ 建筑： 采用稳健的仅解码器Transformer架构。
- ✅ 参数丰富： 拥有较大的模型尺寸 300亿个参数 为了更深入地理解语言。
- ✅ 大上下文窗口： 能够处理最大为 8,192 个Tokens促进复杂的对话流程。
- ✅ 高级优化： 融合了诸多创新技术，例如 闪回 为了高效地计算注意力， 阿里比 为了增强位置偏好，提高可扩展性和性能。
💻 为创新而设计：MPT-Chat 的预期应用（30B）
MPT-Chat (30B) 专为在各种关键应用领域中表现出色而量身定制：
- • 开放式文本生成： 创作连贯、符合语境且富有创意的文本。
- • 问答环节： 为用户查询提供准确且有见地的答案。
- • 总结： 高效地将大量文本提炼成简洁的摘要。
- • 代码自动完成： 协助开发人员提出建议并完善代码片段。
虽然具体的语言支持细节尚未完全列出，但该模型的庞大训练数据通常涵盖主要的全球语言。
💾 深入探讨：技术架构和训练参数
建筑学：
MPT-Chat (30B) 构建于…… 仅解码器变压器架构并与已有的GPT模型进行类比。其设计得益于当代技术的显著增强，例如 闪回从而简化注意力计算，以及 阿里比这样可以增强位置偏好，从而获得更优异的扩展性和整体性能。
训练数据和知识截止点：
该模型基于一个庞大且精心整理的数据集进行训练，该数据集包含…… 1万亿个Tokens这个庞大的数据集涵盖了各种各样的互联网文本，确保了其在各个领域的广泛相关性和全面覆盖。
MPT-Chat (30B) 的知识库反映了截至其上次培训截止日期为止可用的信息，该截止日期为 [日期缺失]。 2023年初。
多元化与人工智能伦理承诺：
在严格的条件下开发 宪法人工智能原则MPT-Chat (30B) 的设计理念是与人类价值观紧密契合，并积极减少偏见。它经过严格的测试，以检测和解决任何无意的偏见，这体现了我们对负责任的人工智能开发的坚定承诺。
📊 性能基准和稳健性
- 准确性： 虽然没有公开具体指标，但 MPT-Chat (30B) 的设计目标是提供与其他同等规模的领先型号相当的性能。
- 速度： 该模型针对实时应用进行了高度优化，利用高效的训练方法确保快速响应时间。
- 鲁棒性： MPT-Chat (30B) 展现出卓越的零样本和少样本学习能力，使其能够有效地适应各种任务和语言，而无需进行大量的微调。
🗃️开发者使用与开源许可
对于希望将 MPT-Chat (30B) 集成到其项目中的开发人员，我们提供了标准代码示例和集成指南。典型的实现示例可能包含如下代码片段：
道德准则： 其发展过程中不可或缺的是全面的道德准则，强调负责任的人工智能部署和积极主动的偏见缓解策略。
许可证类型： MPT-Chat (30B) 根据以下条款免费提供： Apache 2.0 许可证授予广泛的商业和非商业用途许可。
🏆 结论：为开源LLM设定新的基准
MPT-Chat (30B) 是开源语言模型领域的一个重要里程碑。它独特地融合了强大的大规模机器学习能力和对人工智能伦理实践的坚定承诺，从而为行业树立了新的标杆。这使其成为全球人工智能社区中致力于推动负责任创新的开发者、研究人员和组织不可或缺的资源。
常见问题解答 (FAQ)
问题1： MPT-Chat (30B) 是什么？它是谁开发的？
A1： MPT-Chat (30B) 是由 MosaicML（Databricks 的一部分）创建的先进的开源文本型大型语言模型。它于 2023 年 6 月 22 日发布。
Q2： MPT-Chat (30B) 的核心技术规格是什么？
A2： 它采用仅解码器转换器架构，具有 300 亿个参数，支持高达 8,192 个标记的广泛上下文窗口，并集成了 FlashAttention 和 ALiBi 以提高效率。
Q3： MPT-Chat (30B) 的主要应用有哪些？
A3： 它非常适合用于生成开放式文本、回答复杂的问题、进行有效的摘要以及帮助开发人员完成代码等任务。
第四季度： MPT-Chat (30B) 是否可用于商业用途？
A4： 是的，MPT-Chat (30B) 是根据 Apache 2.0 许可证分发的，该许可证明确允许商业和非商业应用。
Q5： MPT-Chat (30B) 如何解决有关偏见和人工智能伦理的问题？
A5： 该模型按照宪法人工智能原则开发，强调与人类价值观保持一致，并经过严格的测试和缓解措施，以最大限度地减少偏见，确保负责任地使用人工智能。
