INTELLECT-1-Instruct

Modelo de linguagem de texto e código em inglês com 1 bilhão de parâmetros

Produto ComumProgramaçãoGeração de textoTreinamento distribuído

O INTELLECT-1-Instruct é um modelo de linguagem de 1 bilhão de parâmetros treinado pela Prime Intellect, treinado do zero em 1 trilhão de tokens de texto e código em inglês. O modelo suporta geração de texto e possui capacidade de treinamento distribuído, permitindo treinamento de alto desempenho em trabalhadores distribuídos globalmente e não confiáveis. Ele foi treinado usando o algoritmo DiLoCo e utiliza um núcleo int8 all-reduce personalizado para reduzir a carga de comunicação, diminuindo significativamente o custo de comunicação. As informações de contexto deste modelo mostram que ele foi treinado com o suporte computacional de 30 colaboradores independentes da comunidade, em 14 nós concorrentes em 3 continentes.

Suporta geração de texto: capaz de gerar novos conteúdos de texto com base na entrada de texto.
Treinamento distribuído: o modelo pode ser treinado de forma distribuída em vários nós e continentes.
Treinamento de alto desempenho: usando o algoritmo DiLoCo e o núcleo int8 all-reduce personalizado
a eficiência do treinamento foi aprimorada.
Expansão dinâmica: utiliza o ElasticDeviceMesh para gerenciar grupos de processos globais dinâmicos
permitindo expansão dinâmica.
Suporta vários conjuntos de dados: o treinamento do modelo utilizou vários conjuntos de dados
incluindo fineweb-edu
fineweb e Stack V1.
Grande escala de parâmetros: o modelo possui 10 bilhões de parâmetros

O público-alvo são pesquisadores e desenvolvedores na área de processamento de linguagem natural
especialmente aqueles que precisam lidar com grandes quantidades de texto e código em inglês. Devido ao alto desempenho e aos parâmetros em larga escala do modelo
ele é adequado para cenários de aplicação que exigem compreensão e geração de linguagem complexa
como tradução automática
resumo de texto e geração de código.

Usar o INTELLECT-1-Instruct para gerar artigos detalhados sobre um tema específico.
No desenvolvimento de código
usar o modelo para gerar ou completar fragmentos de código.
Na área da educação
usar o modelo para auxiliar no aprendizado de idiomas e na compreensão de textos.

1. Importar as bibliotecas necessárias: torch e transformers.
2. Configurar o dispositivo padrão como cuda para utilizar a aceleração da GPU.
3. Carregar o modelo INTELLECT-1-Instruct e o tokenizador da biblioteca de modelos Hugging Face.
4. Preparar o texto de entrada e usar o tokenizador para codificar o texto em IDs compreensíveis para o modelo.
5. Usar o método generate do modelo para gerar texto

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INTELLECT-1-Instruct Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

29742941

Taxa de Rejeição

44.20%

Média de Páginas por Visita

5.9

Duração Média da Visita

00:04:44

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INTELLECT-1-Instruct Alternativas

INTELLECT-1-Instruct — Modelo de linguagem de texto e código em inglês com 1 bilhão de parâmetros

s1-32B — s1 é um modelo de inferência baseado no Qwen2.5-32B-Instruct, treinado com apenas 1000 amostras.

Xwen-Chat — Xwen-Chat é um conjunto de modelos de linguagem grandes focados em diálogo em chinês, oferecendo diversos modelos e serviços de geração de linguagem.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B é um modelo de geração de texto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de raciocínio e geração.

InternLM3 — InternLM3 é um conjunto de modelos focado na geração de texto, oferecendo diversas versões otimizadas para atender diferentes necessidades.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modelo de linguagem grande quantizado baseado em um modelo específico, adequado para tarefas de processamento de linguagem natural.

CAG — Um método de aprimoramento de modelo de linguagem que não requer recuperação em tempo real, melhorando a eficiência de geração por meio do pré-carregamento de um cache de conhecimento.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modelo de avaliação de alucinação de código aberto

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de geração de texto com 70 bilhões de parâmetros

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de geração de texto com 7 bilhões de parâmetros

glider-gguf — Modelo de linguagem quantizado de alto desempenho

OLMo-2-1124-7B-RM — Modelo de linguagem grande, usado para geração e classificação de texto

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de geração de texto em inglês de alto desempenho

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modelo avançado de geração de texto

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modelo avançado de geração de texto, que suporta o processamento de diversas tarefas.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de linguagem inglês de alto desempenho, adequado para diversas tarefas.

dolmino-mix-1124 — Conjunto de dados de alta qualidade, usado na segunda etapa do treinamento do OLMo2.

olmo-mix-1124 — Conjunto de dados de pré-treinamento multimodal em larga escala

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Modelo de linguagem grande otimizado, especializado em geração de texto e diálogo.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder em uma família de modelos de seguimento de instruções, oferecendo dados, código e diretrizes de código aberto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avançado de geração de texto, que suporta diversas tarefas.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Modelo líder em uma família de modelos que seguem instruções, oferecendo dados, código e receitas de código aberto.

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Modelo líder em uma família de modelos que seguem instruções, oferecendo dados, código e guias de código aberto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modelo de seguimento de instruções avançado, com dados e código abertos.

Demonstração do Qwen Turbo 1M — Demonstração do Qwen Turbo 1M é um espaço do Hugging Face fornecido pela Qwen.

Chat.com — Modelo de IA interativo para diálogo, oferecendo serviços de perguntas e respostas e geração de texto.

aya-101 — Modelo de linguagem generativo multilíngue

Meta-spirit-lm — Um modelo avançado para processamento de linguagem natural.

LightRAG — Modelo de geração aprimorado por recuperação, simples e rápido

falcon-mamba-7b — Modelo de linguagem causal de alto desempenho com 7 bilhões de parâmetros