Velocidade de Geração de Texto
O modelo de 8 bilhões de parâmetros conseguiu gerar texto a uma taxa de 800 tokens por segundo, enquanto o modelo de 70 bilhões de parâmetros gerou texto a uma taxa de 300 tokens por segundo. Além disso, o modelo de 8 bilhões de parâmetros pode gerar um ensaio de 500 palavras sobre a importância de modelos de IA de código aberto em uma fração de segundo, enquanto o modelo de 70 bilhões de parâmetros demorou um pouco mais de tempo para gerar o mesmo ensaio.
Integração com Aplicativos
Além disso, o vídeo demonstra como integrar o modelo LLaMA 3 ao Grok Cloud usando a API do Grok e Python. O processo é simples e pode ser feito em cinco etapas: instalar o cliente do Grok using pip, criar uma chave de API no playground do Grok, importar o cliente do Grok e fornecer a chave de API, usar o endpoint de conclusão de conversa para realizar inferência e especificar o nome do modelo e uma prompt.
Funcionalidades Avançadas
A API do Grok também permite funcionalidades avançadas, como gerar texto em menos de um segundo com um modelo de 70 bilhões de parâmetros, adicionar mensagens do sistema à fluxo de mensagens, especificar parâmetros opcionais como temperatura e máximos tokens para controlar o processo de geração e habilitar streaming para receber pedaços de texto em tempo real.
Limitações e Planos Futuros
Atualmente, a Playground e a API do Grok são gratuitas, mas com limites de geração de tokens. No entanto, é possível que uma versão paga seja introduzida no futuro. Além disso, o speaker planeja criar mais conteúdo sobre LLaMA 3 e Grok e a equipe do Grok está trabalhando na integração do suporte Whisper, que pode abrir novas possibilidades de aplicação.
Em resumo, o vídeo demonstra o poder e a velocidade da API do Grok com o modelo LLaMA 3, destacando suas capacidades e limitações, e vislumbrando um futuro promissor para as aplicações de processamento de linguagem natural.