Llama 2 13B एक 13 अरब पैरामीटर वाला भाषा मॉडल है, जिसे ओपन-एंडेड टेक्स्ट जनरेशन के लिए बनाया गया है। यह उन तरह के कार्यों को संभालता है जिनके लिए पहले डेवलपर को सेटअप करना पड़ता था: कॉपी ड्राफ्ट करना, प्रश्नों के उत्तर देना, कोड लिखना, या सामग्री का सारांश बनाना। यदि आपने कभी खाली पृष्ठ को घूरते हुए सही शब्दों का इंतजार किया है, तो यह मॉडल आपको कुछ ही सेकंड में एक शुरुआत देता है। यह मॉडल एक सादा टेक्स्ट प्रॉम्प्ट स्वीकार करता है और एक सुसंगत, कई वाक्यों वाला उत्तर देता है। आप temperature सेटिंग को समायोजित करके यह नियंत्रित कर सकते हैं कि वह कितना रचनात्मक या सटीक लगे, और आप tokens की सटीक संख्या निर्धारित कर सकते हैं ताकि आउटपुट आपके फ़ॉर्मेट में फिट हो। stop sequences आपको प्रतिक्रिया को किसी विशिष्ट वाक्यांश पर काटने देती हैं, जो तब उपयोगी होता है जब आपको मॉडल को सख्त टेम्पलेट का पालन कराना हो। Llama 2 13B सामग्री वर्कफ़्लो, शोध सत्रों, और एकल प्रोजेक्ट्स में स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है, जहाँ आपको बिना कोड की एक भी पंक्ति लिखे तेज़ी से टेक्स्ट जनरेट करना होता है। मॉडल खोलें, अपना प्रॉम्प्ट टाइप करें, और तब तक सुधार करते रहें जब तक आउटपुट आपकी ज़रूरत के अनुरूप न हो जाए।
Llama 2 13B एक 13 अरब पैरामीटर वाला भाषा मॉडल है, जिसे ओपन-एंडेड टेक्स्ट जनरेशन के लिए बनाया गया है। यदि आपको सामग्री का मसौदा तैयार करना है, प्रश्नों के उत्तर देने हैं, सामग्री का सारांश बनाना है, या एक साधारण चैटबॉट प्रोटोटाइप बनाना है, तो यह मॉडल बिना किसी कोडिंग के एक सादे टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से यह सब संभाल लेता है। Picasso IA पर, यह आपके ब्राउज़र में चलता है ताकि आप बिना किसी सेटअप के विचारों का परीक्षण कर सकें। यह एक व्यावहारिक मध्य स्थान में आता है: 7B वेरिएंट से बड़ा, इसलिए स्पष्ट रूप से बेहतर coherence के लिए, फिर भी वास्तविक iteration के लिए पर्याप्त तेज़।
क्या इसे उपयोग करने के लिए मुझे प्रोग्रामिंग कौशल या तकनीकी ज्ञान चाहिए? नहीं, बस Picasso IA पर Llama 2 13B खोलें, अपनी इच्छित सेटिंग्स समायोजित करें, और generate दबाएँ।
क्या इसे आज़माना मुफ़्त है? हाँ, शुरू करने के लिए आप बिना किसी खाता सेटअप या भुगतान के Llama 2 13B चला सकते हैं।
परिणाम प्राप्त करने में कितना समय लगता है? अधिकांश प्रतिक्रियाएँ कुछ ही सेकंड में जनरेट हो जाती हैं। अधिक token counts वाले लंबे आउटपुट में थोड़ा अधिक समय लगता है, लेकिन आमतौर पर आपको 30 सेकंड से कम समय में परिणाम मिल जाते हैं।
किन आउटपुट फ़ॉर्मैट्स का समर्थन है? मॉडल सादा टेक्स्ट लौटाता है। आप इसे सीधे किसी भी दस्तावेज़, ईमेल, या एप्लिकेशन में कॉपी कर सकते हैं जिसमें आप काम कर रहे हों।
क्या मैं आउटपुट की गुणवत्ता या शैली को अनुकूलित कर सकता हूँ? हाँ। temperature slider नियंत्रित करता है कि लेखन कितना केंद्रित या विविध है। top-p और top-k sampling सेटिंग्स आपको इस पर अधिक सूक्ष्म नियंत्रण देती हैं कि प्रत्येक चरण में मॉडल किन शब्द विकल्पों पर विचार करता है।
मैं मॉडल को कितनी बार चला सकता हूँ? आप कितनी बार generate कर सकते हैं, इसकी कोई सख्त सीमा नहीं है। इच्छित आउटपुट पाने के लिए इसे जितनी बार चाहें उतनी बार चलाएँ।
यदि मैं परिणाम से संतुष्ट न हूँ तो क्या होगा? अपने प्रॉम्प्ट को अधिक विशिष्ट बनाएँ, अधिक पूर्वानुमेय आउटपुट के लिए temperature कम करें, या प्रतिक्रिया को किसी प्राकृतिक बिंदु पर काटने के लिए stop sequences का उपयोग करें। छोटे प्रॉम्प्ट परिवर्तन अक्सर स्पष्ट रूप से अलग परिणाम उत्पन्न करते हैं।
यह मॉडल आपके लिए क्या कर सकता है
विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला में सूक्ष्म, संदर्भ-सचेत टेक्स्ट प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करता है।
एक ही स्लाइडर से आउटपुट कितना रचनात्मक या नियतात्मक है, इसे नियंत्रित करें।
कस्टम स्ट्रिंग्स परिभाषित करें जो मॉडल को बिल्कुल बताती हैं कि टेक्स्ट जनरेट करना कहाँ रोकना है।
अपने फ़ॉर्मेट में फिट होने वाले उत्तर पाने के लिए न्यूनतम और अधिकतम आउटपुट लंबाई निर्धारित करें।
आउटपुट में शब्दावली की विविधता को आकार देने के लिए top-k और top-p मानों को बारीकी से समायोजित करें।
परीक्षण या निरंतरता के लिए समान परिणाम पाने हेतु वही seed दोबारा उपयोग करें।
