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如何使用Falcon 3-7B指令？

William Shakespeare

Mar 09, 2025 am 11:12 AM

> tii的獵鷹3：開源的革命性飛躍ai

> Tii對重新定義AI的雄心勃勃的追求通過Advanced Falcon 3模型達(dá)到了新的高度。最新的迭代建立了一個新的性能基準(zhǔn)測試，大大提高了開源AI的功能。

Falcon 3的輕量級體系結(jié)構(gòu)徹底改變了人類技術(shù)的互動。它在較小的設(shè)備上的無縫性能，再加上出色的上下文處理，代表了高級AI的重大突破。該模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)擴(kuò)展到令人印象深刻的14萬億代幣（超過雙Falcon 2的5.5萬億），無可否認(rèn)地提高了其出色的性能和效率。

關(guān)鍵功能和改進(jìn)

Falcon 3的體系結(jié)構(gòu)可在速度和資源利用率方面取得重大改進(jìn)。

未來的多模式功能：

>本文是數(shù)據(jù)科學(xué)博客馬拉鬆的一部分。

> 目錄的表

Falcon 3模型變化

建築設(shè)計

>性能基準(zhǔn)
多模式的未來（2025）
多模式應(yīng)用程序示例
使用Falcon 3-7B指令
>應(yīng)用程序和限制
結(jié)論
常見問題
falcon 3模型變化

Falcon 3有幾種尺寸（1b，3b，7b和10b參數(shù)），每個尺寸都有用於對話應(yīng)用程序的基礎(chǔ)和指令版本。 TII通過標(biāo)準(zhǔn)API和庫支持確保了廣泛的兼容性，以及量化模型（INT4，INT8和1.5 BISNET）的可用性。專用版本也適用於英語，法語，葡萄牙語和西班牙語，儘管這些模型支持許多通用語言。建築設(shè)計

Falcon 3使用Flash Poastion 2採用了僅解碼器的體系結(jié)構(gòu)2進(jìn)行有效的查詢注意分組。這種優(yōu)化的體系結(jié)構(gòu)最大程度地減少了內(nèi)存使用情況，從而最大程度地提高了推斷期間的效率。支持131k令牌（雙Falcon 2），它在處理長篇小說和各種任務(wù)方面表現(xiàn)出色。它的固有效率即使在資源受限的環(huán)境中也可以有效地操作。

How to Use Falcon 3-7B Instruct?

性能基準(zhǔn)

Falcon 3在各種基準(zhǔn)測試上優(yōu)於其他小LLM，超過了諸如Llama在擁抱臉上的開源替代方案，並且超過了Qwen在強(qiáng)大功能方面的性能。該指示版本在全球範(fàn)圍內(nèi)領(lǐng)先，展示了適應(yīng)性和在對話和特定於任務(wù)的應(yīng)用中的出色表現(xiàn)。其可擴(kuò)展和資源有效的設(shè)計有助於其出色的基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)。 2025

>的多模式能力 > TII的路線圖包括擴(kuò)展具有多模式功能的Falcon 3，集成圖像，視頻和語音處理。這將啟用基於文本的圖像和視頻生成，以及語音到文本和文本之間的功能。這種擴(kuò)展將極大地使研究人員，開發(fā)人員和企業(yè)受益。 >

多模式能力的示例

> >潛在的多模式應(yīng)用程序包括視覺問題答案，語音處理，圖像到文本和文本對圖像轉(zhuǎn)換（對搜索應(yīng)用程序有用），圖像分割和生成ai。

使用Falcon 3-7B指令

以下代碼片段使用Falcon 3-7b指示模型進(jìn)行文本生成：

導(dǎo)入庫：

>加載和初始化模型：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

>文本處理和生成：

model_id = "tiiuae/Falcon3-7B-Instruct-1.58bit"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

input_prompt = "Explain the concept of reinforcement learning in simple terms:"
inputs = tokenizer(input_prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, max_length=200, num_return_sequences=1, temperature=0.7, top_p=0.9, top_k=50, do_sample=True)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

應(yīng)用程序和限制 How to Use Falcon 3-7B Instruct?

在擴(kuò)展上下文處理（32k代幣），複雜的數(shù)學(xué)問題解決（尤其是10B基本模型）和代碼熟練度中，F(xiàn)alcon 3脫穎而出。但是，當(dāng)前的語言支持是有限的（英語，西班牙語，法語和德語），並且多模式功能仍在開發(fā)中。

結(jié)論

Falcon 3展示了TII對開源AI的承諾，提供了高性能，多功能性和效率。它的高級功能和多模式擴(kuò)展的潛力使其在該領(lǐng)域的顯著進(jìn)步。

鑰匙要點(diǎn)

與Falcon 2相比，

上下文處理。

資源有效的設(shè)計和易於集成。跨各個域的多功能應(yīng)用程序。

>資源
- > tii
- >
- Falcon 3來自TII
>常見問題

Q1。 Falcon 3的主要特徵是什麼？
Q2。 Falcon 3與其他開源LLM相比如何？
Q3。 Falcon 3的某些應(yīng)用是什麼？
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