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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: 'OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3',
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(
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"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}")
产品详情
ℹ Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B)：模型概述
这 Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) 是由开发的尖端开源大型语言模型 (LLM)。 开放助手 并于 2023年4月 （版本 1.0）。该模型基于强大的 StableLM 架构，经过精心监督微调 (SFT)，以增强其在各种自然语言处理任务中的能力。
它经过专门设计，旨在为开发者和研究人员提供支持，提供一个易于使用的平台，用于生成高度拟人化的文本回复并执行复杂的语言操作。
✓ 主要功能和特性
- ✓ 70亿个参数： 模型尺寸较大，能够实现复杂的语言理解和生成。
- ✓ 开源且免费提供： 确保广泛的可及性并促进社区驱动的创新。
- ✓ 监督式微调（SFT）： 利用先进的微调技术实现最佳性能。
- ✓ 高质量文本生成： 能够生成连贯、符合语境且类似人类的文本回复。
- ✓ 多语言支持： 旨在处理和生成多种语言的文本，主要侧重于英语和其他广泛使用的语言。
● 用途广泛
这种高度适应性的模型适用于各种自然语言处理（NLP）任务，包括：
- ● 高级文本生成和内容创作
- ● 复杂的问答系统
- ● 高效文本摘要
- ● 准确的语言翻译
- ● 面向开发人员的代码生成和分析
ℹ 技术规格
建筑学
这 Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) 建立在广泛采用的 变压器架构它是现代大型语言模型的基石。它很可能采用了仅包含解码器的Transformer设计，类似于其他领先的生成模型，例如GPT系列。
训练数据和知识截止
虽然训练数据集的具体细节并未公开，但作为 LAION 和 Stability AI 的开源项目，预计该数据集已在特定平台上进行训练。 海量且种类繁多的公开文本数据集合这通常包括大量的网络爬虫文本、书籍和其他数字内容，可能达到数百GB到数TB。
确切的 知识截止日期 虽然没有明确说明，但考虑到它的发布时间…… 2023年4月因此，可以合理地假设其知识库反映了截至20世纪30年代末期可获得的信息。 2022 或早期 2023。
多样性与偏见
由于缺乏关于训练数据构成方面的具体信息，对模型的多样性和潜在偏差进行全面评估仍然具有挑战性。尽管如此，开源项目通常会优先致力于解决和减轻偏差，并鼓励用户自行进行评估。
绩效指标及考量因素
详细的性能指标 StableLM SFT-7 (7B) 现有信息中未提供模型。但是，此类规模的语言模型的典型评估指标通常包括：
- ✓ 困惑： 衡量模型预测文本样本效果的关键指标；数值越低表示性能越好。
- ✓ 蓝色分数： 主要用于评估机器翻译输出的质量。
- ✓ ROUGE 得分： 用于评估文本摘要任务的质量和准确性。
- ✓ F1 得分： 评估分类任务准确性的常用指标。
推理速度与鲁棒性
对于一个包含 70 亿个参数的模型，推理速度会因所使用的硬件而异。在现代 GPU 上，生成响应的速度通常在以下范围内： 几毫秒到几秒具体数值取决于输出的长度和复杂程度。
该模型在不同主题和语言上的鲁棒性直接取决于其训练数据的丰富性和多样性。一个拥有70亿参数的模型预计应具备以下特性。 强大的泛化能力不过，针对各种不同输入的具体性能，还需要进一步严格的测试和评估。
⚠ 使用及道德准则
访问模型
虽然有具体的使用说明， Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) 所提供的资料中没有详细说明，但作为一个开源模型，它通常可以通过广泛使用的机器学习框架进行访问和集成，例如： PyTorch 或者 TensorFlow开发者应参考 Open-Assistant 项目的官方代码库，以获取权威文档和代码示例。
（诸如引用“open-ai.chat-completion”或“OpenAssistant/stablelm-7b-sft-v7-epoch-3”的代码示例或集成片段通常会在官方文档的此处找到。）
人工智能伦理原则
所有用户在使用或部署大型语言模型时，都必须严格遵守既定的AI伦理原则。关键的伦理考量包括：
- ⚠ 避免有害内容： 主动防止产生、推广或传播带有偏见、歧视性或其他冒犯性的内容。
- ⚠ 尊重知识产权： 确保遵守版权法并尊重所有形式的知识产权。
- ⚠ 促进透明度： 明确标明内容何时由人工智能生成或增强。
- ⚠ 保护用户隐私： 采取强有力的措施，在任何数据处理过程中保护个人数据并确保用户隐私。
许可证信息
管辖该特定许可证 Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) 现有细节中并未明确提及模型。然而，作为一个公共开源项目，它通常以宽松的开源许可证发布，例如： 和， Apache 2.0， 或者 知识共享这些许可通常允许广泛的使用、修改和分发。建议用户查看项目的官方代码库或文档，以获取完整的许可条款。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
Q1：什么是 Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B)？
A1：这是一个拥有 70 亿参数的开源大型语言模型 (LLM)，由 Open-Assistant 于 2023 年 4 月发布。它基于 StableLM 架构，并使用监督微调 (SFT) 来处理各种 NLP 任务。
Q2：该模型的主要用途是什么？
A2：该模型旨在用于广泛的 NLP 应用，包括文本生成、问答、摘要、语言翻译以及代码生成和分析。
Q3：Open-Assistant StableLM SFT-7 (7B) 真的是开源的吗？
A3：是的，这是一个由 Open-Assistant 开发的开源模型，可以免费使用。虽然没有提供具体的许可协议，但预计会采用类似 MIT 或 Apache 2.0 这样的宽松开源许可协议。
Q4：该模型的知识截止日期是什么时候？
A4：具体的知识库截止日期并未明确规定。但是，鉴于该软件于2023年4月发布，其训练数据可能延续到2022年底或2023年初。
Q5：开发人员如何访问和集成 StableLM SFT-7 (7B) 模型？
A5：作为一个开源模型，它通常可以通过 PyTorch 或 TensorFlow 等流行的机器学习框架进行访问和集成。开发人员应参考 Open-Assistant 项目的官方代码库，以获取详细的文档、代码示例和集成指南。
