企业API定制计划
AI应用开发服务
AI智能翻译API
AI SEO/GEO 服务
网络爬虫服务
登录
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: 'allenai/OLMo-7B-Twin-2T',
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="allenai/OLMo-7B-Twin-2T",
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
✨ OLMO TWIN-2T (7B) 概述：一款透明的开源 LLM
这 OLMO TWIN-2T (7B) 是由以下机构开发的尖端开源大型语言模型 (LLM)： 艾伦人工智能研究所 该模型由华盛顿大学、耶鲁大学、纽约大学和卡内基梅隆大学等顶尖大学合作开发，拥有70亿个参数，旨在实现最大程度的透明度，通过提供对训练过程、数据多样性、架构选择和性能指标的无与伦比的洞察，为自然语言处理研究界赋能。
它对于学术和商业应用而言都是至关重要的工具，尤其对于那些专注于研究和提升……的人来说更是如此。 偏见、公平性和稳健性 语言模型。其开放的方法促进了创新和负责任的人工智能发展。
💡 重要信息
- 型号名称： OLMO TWIN-2T (7B)
- 开发者： 艾伦人工智能研究所及其合作者
- 发布日期： 推断2023年后
- 版本： 70亿个参数
- 型号： 基于文本的大型语言模型（Transformer架构）
✅ 独特功能及预期用途
- 开源框架： 获取全面的培训和评估工具。
- 高透明度： 对培训数据、流程和绩效拥有无与伦比的可见性。
- 广泛的应用支持： 通过广泛的调整和适应，促进各种自然语言处理任务。
- 中间检查点： 提供对关键训练日志和模型检查点的访问权限。
预期用途： OLMO TWIN-2T (7B) 非常适合 学术研究尤其是在法学硕士研究中涉及的偏见、公平性和稳健性等领域。它也非常适合用于…… 开发人员 这些应用需要高度透明且适应性强的自然语言处理（NLP）能力。虽然具体的语言能力尚未详细说明，但其训练数据集表明…… 多语言支持。
⚙️ 技术深度解析
- 建筑学： 建立在 仅解码器变压器架构它借鉴了 PaLM 和 LLaMA 等模型并进行了改进，同时融合了诸多创新功能。 非参数层范数 和 SwiGLU激活功能 增强稳定性和性能。
- 训练数据： 接受过广泛的培训 “多尔玛”数据集该综合语料库包含来自网页、社交媒体和学术文章等各种来源的数万亿个词元，确保了广泛的语言覆盖范围并减轻了潜在的偏见。
- 知识门槛： 该模型融合了直至（包括）的知识和研究。 2024。
- 多样性与偏见： 对数据多样性的严格评估是其训练体系的核心部分，内置的检查机制旨在促进更深入的分析。 平衡公平的模式Dolma 数据集固有的多样性是实现这一目标的基础。
🚀 性能基准测试
- 对比表现： 演示 具有竞争力和通常更优的成绩 在各种 NLP 基准测试中，与 LLaMA 和 Falcon 等成熟模型相比，性能更优。
- 准确性： 展品 极高的准确性 在广泛的自然语言处理任务中，包括令人印象深刻的零样本能力。
- 速度与稳定性： 专为 高通量和卓越的稳定性通过在各种输入条件下进行的全面速度测试和鲁棒性评估进行了验证。
⚖️ 伦理考量与许可
OLMO TWIN-2T (7B) 的研发团队非常重视…… 人工智能伦理准则 并负责任地使用。他们遵循已发布的标准和最佳实践，确保模型的部署对人工智能领域做出积极贡献。
许可： 该模型可根据以下条款免费获取： Apache 2.0 许可证支持商业和非商业应用。所有相关材料和工具均可在以下网址获取： 免费促进广泛应用和进一步研究。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
A1：其开源特性使其训练、数据和架构完全透明，使其成为 NLP 研究人员研究和改进语言模型（尤其是在偏见和公平性方面）的宝贵工具。
A2：它是由艾伦人工智能研究所 (AI2) 与包括华盛顿大学、耶鲁大学、纽约大学和卡内基梅隆大学在内的几所著名大学合作开发的。
A3：该模型在“Dolma”数据集上进行了训练，这是一个全面而多样化的语料库，包含来自网页、社交媒体、学术文章等的数万亿个词元。
A4：是的，它是根据 Apache 2.0 许可证发布的，允许商业和非商业应用免费使用。
A5：OLMO TWIN-2T (7B) 在各种 NLP 基准测试中表现出与 LLaMA 和 Falcon 等模型相比具有竞争力，并且通常更胜一筹的性能，包括强大的准确性和零样本能力。
