OLMo-2-1124-13B-Instruct

Modèle de langage étendu optimisé, excellent pour la génération de texte et la conversation.

Produit OrdinaireProductivitéGénération de texteSystème conversationnel

OLMo-2-1124-13B-Instruct est un grand modèle linguistique développé par l'Allen AI Institute, spécialisé dans la génération de texte et les tâches conversationnelles. Ce modèle excelle dans plusieurs tâches, y compris la résolution de problèmes mathématiques et scientifiques. Basé sur 13 milliards de paramètres, il a été entraîné par apprentissage supervisé et renforcement sur un ensemble de données spécifique afin d'améliorer ses performances et sa sécurité. En tant que modèle open source, il permet aux chercheurs et développeurs d'explorer et d'améliorer la science des modèles linguistiques.

• Capacité de génération de texte puissante : capable de générer divers types de contenu textuel.
• Gestion de la conversation : modèles de conversation optimisés pour un comportement plus naturel dans les scénarios conversationnels.
• Apprentissage multitâche : excellentes performances dans les tâches de questions-réponses dans les domaines des mathématiques et des sciences.
• Entraînement à la sécurité : entraînement à la sécurité limité
réduisant le risque de génération de contenu inapproprié.
• Code et données open source : tous les codes
points de contrôle et journaux sont open source pour faciliter la contribution et l'amélioration de la communauté.
• Déploiement flexible : prise en charge du chargement et de l'utilisation directe sur la plateforme Hugging Face.
• Hautes performances : excellentes performances dans plusieurs tests de référence
tels qu'AlpacaEval et BBH.

Le public cible est composé de chercheurs
de développeurs et d'utilisateurs professionnels ayant besoin d'un outil puissant et personnalisable de traitement du langage naturel pour construire ou améliorer leurs applications. Grâce à ses performances en apprentissage multitâche
il est particulièrement adapté aux scénarios nécessitant le traitement de tâches linguistiques complexes.

Exemple 1 : Des chercheurs utilisent le modèle OLMo-2-1124-13B-Instruct pour générer des résumés d'articles scientifiques.
Exemple 2 : Des développeurs intègrent le modèle à une application de chat pour offrir une expérience conversationnelle plus naturelle.
Exemple 3 : Une entreprise utilise le modèle pour automatiser les questions fréquemment posées dans le service client.

1. Installer la bibliothèque Transformers : exécuter `pip install --upgrade git+https://github.com/huggingface/transformers.git` dans la ligne de commande.
2. Charger le modèle : utiliser le code Python `from transformers import AutoModelForCausalLM; olmo_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\allenai/OLMo-2-1124-13B-Instruct\)` pour charger le modèle.
3. Utiliser le modèle : saisir le texte dans le modèle selon les besoins et obtenir la sortie générée.
4. Affiner le modèle : si nécessaire
affiner le modèle sur un ensemble de données spécifique pour l'adapter à des scénarios d'application spécifiques.

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OLMo-2-1124-13B-Instruct Dernière situation du trafic

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OLMo-2-1124-13B-Instruct Distribution géographique des visites

OLMo-2-1124-13B-Instruct Sources de trafic

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