온라인 채팅 애플리케이션에서 인간과 유사한 응답을 생성하는 것이 얼마나 복잡한지 생각해 보세요. 인프라를 효율적으로 만들고 대응을 현실적으로 만들 수 있는 방법은 무엇입니까? 해결책은 AI 언어 모델입니다. 이 가이드에서는 채팅 애플리케이션을 위해 특별히 미세 조정된 130억 매개변수 언어 모델인 의 새로운 LLM 구현을 a16z-infra에서 자세히 살펴봅니다. 이 모델은 단 몇 줄의 코드나 간단한 API 호출만으로 복잡하고 강력한 모델과 상호 작용할 수 있는 AI 모델 호스팅 서비스인 Replicate에서 호스팅됩니다. Meta llama13b-v2-chat 이 가이드에서는 llama13b-v2-chat 모델이 무엇인지, 입력과 출력에 대해 어떻게 생각하는지, 그리고 이를 사용하여 채팅 완료를 생성하는 방법을 다룹니다. 또한 사용하여 AI 애플리케이션을 향상하기 위해 유사한 모델을 찾는 방법을 안내해 드립니다. 이제 AI 전문 용어를 살펴보고 핵심을 살펴보겠습니다. AIModels.fyi를 ! 이와 같은 더 많은 콘텐츠를 보려면 Twitter 에서 나를 팔로우하세요 구독하거나 LLaMA-v2 채팅 모델 정보 Replicate에서 사용할 수 있는 모델은 에 의해 생성되었으며 Meta의 새로운 LLaMA v2 모델을 기반으로 구축되었습니다. Meta는 인간 언어를 더 잘 이해하고 생성하기 위한 목적으로 LLaMA를 만들었습니다. 우리가 살펴볼 채팅 모델은 인간 사용자와 AI 챗봇 간의 상호 작용을 개선하기 위해 더욱 미세 조정되었습니다. 무려 130억 개의 매개변수를 갖춘 이 모델은 특정 사용 사례에 맞게 크게 맞춤화되었습니다. 의 에서 a16z-infra의 이 모델과 다른 모델에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다. LLaMA13b-v2-chat a16z-infra 팀 AIModels.fyi 작성자 페이지 llama13b-v2-chat 모델의 복제 구현은 예측을 위해 강력한 Nvidia A100(40GB) GPU를 사용하며 예측당 평균 실행 시간은 7초입니다. 가격은 실행당 0.014달러에 불과하므로 저예산 프로젝트나 스타트업이 널리 이용할 수 있습니다. LLaMA v2 채팅의 입력 및 출력 이해 모델에 들어가고 나오는 내용을 이해하는 것은 해당 기능을 효과적으로 활용하는 데 중요합니다. 이제 모델의 입력과 출력에 대해 알아봅시다. 입력 모델은 다음 입력을 허용합니다. (문자열): Llama v2에 보낼 프롬프트입니다. prompt (정수): 생성할 최대 토큰 수입니다. 한 단어는 일반적으로 2-3개의 토큰이라는 점을 명심하세요. 기본값은 500입니다. max_length (숫자): 출력의 무작위성을 조정합니다. 1보다 크면 무작위이고 0이면 결정적입니다. 좋은 시작 값은 0.75입니다. temperature (숫자): 텍스트 디코딩 중에 가능성이 가장 높은 토큰의 상위 p%에서 샘플링합니다. 확률이 낮은 토큰을 무시하려면 이 값을 낮추세요. 기본값은 1입니다. top_p (숫자): 생성된 텍스트에서 반복되는 단어에 대한 페널티를 제공합니다. 1은 페널티가 없습니다. 1보다 큰 값은 반복을 억제하고, 1보다 작은 값은 반복을 장려합니다. repetition_penalty (부울): 로그에 디버깅 출력을 제공하는 데 사용됩니다. debug 모델 작성자는 프롬프트를 생성할 때 다음 구조를 따를 것을 권장합니다. User: <your prompt goes here> Assistant: 예를 들어... User: give me tips on things to do in Maine Assistant: 모델의 출력 모델은 다음과 같은 출력을 생성합니다. 출력 구조를 카탈로그화하는 원시 JSON 스키마(추가 계산 또는 사용자 인터페이스에 사용되는 문자열 배열) 다음은 출력 스키마의 예입니다. { "type": "array", "items": { "type": "string" }, "title": "Output", "x-cog-array-type": "iterator", "x-cog-array-display": "concatenate" } 이제 이 모델을 사용하는 방법의 핵심으로 전환해 보겠습니다. LLaMA v2 채팅을 사용하여 자연스러운 채팅 완료 생성 코드를 다루는 초보자이든 노련한 베테랑이든 관계없이 llama13b-v2-chat 모델을 사용하여 현실적인 채팅 완성을 만드는 것은 꽤 재미있을 수 있습니다. 모델의 인터페이스와 상호 작용하고 단지 놀면서 작동 방식을 느끼고 싶다면 작동 방식을 이해하십시오. 프로젝트에 구현할 준비가 되면 아래 단계를 따르세요. 이 데모 링크를 사용하여 먼저 Node.js 클라이언트를 설치하여 환경을 설정해야 합니다. npm install Replicate 다음으로 API 토큰을 인증하고 이를 환경 변수로 설정합니다. 이 토큰은 개인용이므로 기밀로 유지되어야 합니다. export REPLICATE_API_TOKEN=r8_****** 그런 다음 다음 스크립트를 사용하여 모델을 실행할 수 있습니다. import Replicate from "replicate"; const replicate = new Replicate({ auth: process.env.REPLICATE_API_TOKEN, }); const output = await replicate.run( "a16z-infra/llama13b-v2-chat:df7690f1994d94e96ad9d568eac121aecf50684a0b0963b25a41cc40061269e5", { input: { prompt: "..." } } ); 예측이 완료되면 호출되도록 웹후크를 설정할 수도 있습니다. 이는 로그를 유지 관리하거나 자동 경고를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다. const prediction = await replicate.predictions.create({ version: "df7690f1994d94e96ad9d568eac121aecf50684a0b0963b25a41cc40061269e5", input: { prompt: "..." }, webhook: "https://example.com/your-webhook", webhook_events_filter: ["completed"] }); 자세한 내용은 언제든지 문서를 참조하세요. Replicate 더 나아가기: 사용하여 다른 텍스트-텍스트 모델 찾기 AIModels.fyi를 귀하의 애플리케이션에 맞는 다른 챗봇을 살펴보고 싶으십니까? 사용하면 llama13b-v2-chat과 유사한 모델을 찾는 것이 쉽습니다. AIModels.fyi 를 다음은 특정 요구 사항을 충족하는 다른 AI 모델을 찾는 데 도움이 되는 단계별 가이드입니다. 1단계: 방문 AIModels.fyi 탐색을 시작하려면 로 이동하세요. AIModels.fyi 2단계: 검색창 사용 "text-to-text", "언어 모델" 등과 같은 핵심 문구를 입력하십시오. 검색 엔진은 귀하의 검색어에 맞는 모델 목록을 제공합니다. 3단계: 결과 필터링 검색 범위를 좁히는 필터는 검색 결과 페이지에서 찾을 수 있습니다. 유형, 비용, 인기도 또는 특정 제작자를 기준으로 모델을 필터링하고 정렬할 수 있습니다. 예를 들어, 예산 친화적인 텍스트-텍스트 모델을 찾고 있다면 가격별로 모델을 정렬하여 가장 저렴한 옵션을 찾을 수 있습니다. 결론 이 가이드에서는 기능이 풍부하고 비용 효율적인 언어 모델인 LLaMA v2의 잠재력을 살펴보았습니다. 이는 미묘하고 현실적인 대화를 지원하는 다음 채팅 애플리케이션의 잠재적인 백본입니다. 이제 이 모델을 구현하고, 입력/출력을 이해하고, 관련 채팅 완료를 효과적으로 생성하는 방법을 알게 되었습니다. 계속해서 지식을 쌓을 때 다음과 같은 다른 가이드가 도움이 될 수 있습니다. LangChain 채팅 모델: 개요 LangChain 및 DeepInfra를 사용하여 고객 지원 챗봇 구축: 단계별 가이드 상상력을 발휘하고 이를 이러한 AI 도구와 결합함으로써 광대한 인공 지능의 세계로 뛰어들어 새롭고 흥미로운 프로젝트를 만들 수 있습니다. 우리는 당신이 다음에 어디로 갈지 기대하고 있습니다. 더 많은 튜토리얼을 구독하고, 새롭고 향상된 AI 모델에 대한 최신 정보를 얻고, 다음 AI 프로젝트를 위한 창의력을 키우는 것을 잊지 마세요. 그때까지 AI 모험을 즐기시고 에서 인사하는 것을 잊지 마세요. 제 트위터 ! 이와 같은 더 많은 콘텐츠를 보려면 Twitter 에서 나를 팔로우하세요 구독하거나

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채팅 애플리케이션용 LLaMA v2 심층 분석

너무 오래; 읽다

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