Mistral Nemo Instruct 2407 je različica jezikovnega modela Mistral Nemo z 12 milijardami parametrov, prilagojena sledenju navodilom. Dodatno je naučena iz posebej poimenovane kontrolne točke Nemo Base 2407. Proizvajalec opisuje učenje z velikim deležem večjezičnega gradiva in kode ter kontekstno okno 128k žetonov, ki podpira pisna navodila, pogovor in programske naloge.
Ključne funkcije in arhitektura
Izdaja ponuja dve ločeni različici: predhodno naučeno in različico, prilagojeno sledenju navodilom. Ta vnos obravnava kontrolno točko Instruct: besedilna zahteva lahko zahteva razlago, popravljen dokument, programsko kodo ali predlagani klic funkcije. Prilagajanje navodilom je opisano kot izboljšanje natančnega sledenja navodilom, sklepanja, večizmenjavnega dialoga in ustvarjanja kode v primerjavi s predhodno linijo Mistral 7B.
Model ima 40 plasti Transformer s širino modela 5.120. Uporablja SwiGLU, 32 glav pozornosti in 8 glav za ključe in vrednosti pri pozornosti z združenimi poizvedbami, dimenzijo glave 128 ter skrito dimenzijo 14.336. Rotacijske vložitve uporabljajo nastavitev theta en milijon. Objavljeno besedišče ima 2 na potenco 17 vnosov oziroma 131.072; ta velikost besedišča se razlikuje od oznake konteksta naloge 128k.
Proizvajalčeva napoved opisuje tudi učenje z upoštevanjem kvantizacije in sklepanje FP8. To so lastnosti izdaje in natančnosti, ne dodatne vsebinske modalnosti. Ohranite konkretno kontrolno točko in ustrezen razčlenjevalnik žetonov, namesto da drug model z 12 milijardami parametrov ali iz družine Mistral obravnavate kot isto različico.
Večjezično besedilo in Tekken
Izdaja poudarja angleščino, francoščino, nemščino, španščino, italijanščino, portugalščino, kitajščino, japonščino, korejščino, arabščino in hindijščino, ruščina pa je vključena v jezikovne metapodatke kartice modela. Pred zahtevo za rezultat določite končni jezik, predvideno občinstvo in terminologijo. Pri večjezični nalogi z dokumentom ohranite imena, identifikatorje in enote nespremenjene ter prilagodite okoliško besedilo.
Nemo uporablja razčlenjevalnik žetonov Tekken, naučen na več kot 100 jezikih in zasnovan za učinkovito predstavitev naravnega jezika in izvorne kode. Razčlenjevalnik vpliva na to, koliko konteksta zasede izvorno gradivo; število znakov zato samo po sebi ni število žetonov. Uporabite ustrezen razčlenjevalnik žetonov in pomembno gradivo naloge ohranite skupaj, namesto da kontekst ocenjujete samo po vidni dolžini odlomka.
Priprava navodil in kode
Pri razlagi dokumenta podajte izvorni odlomek in določite pogoj ali izraz, ki ga je treba pojasniti. Zahtevajte razlago v bralčevem jeziku ter ohranitev izvirnih imen in izvorne izjave, ki podpira odgovor. Pri urejanju določite pomen in pogoje, ki morajo preživeti preoblikovanje, ter ali naj bo rezultat samo popravljeni odlomek ali odlomek z razlago.
Pri programski nalogi navedite jezik, vhodne tipe, pričakovani izhod in obstoječi vmesnik. Vključite funkcijo ali deklaracije, ki določajo spremembo. Uporaben rezultat lahko vsebuje implementacijo, njene predpostavke in primere vhodov s pričakovanimi izhodi. Ločeno vprašanje lahko modelu naroči sledenje enemu vhodu skozi podano kodo, da se razlaga nanaša na konkretno pot in ne na neopredeljen program.
Pri večizmenjavnem pogovoru ohranite ustrezen prejšnji odgovor in postavite osredotočeno nadaljnje vprašanje ali podajte novo gradivo, ki spremeni nalogo. Določite, ali naj naslednji odgovor popravi prejšnji izdelek, razloži eno odločitev ali ustvari drugačno predstavitev istih izvornih dejstev. Tako je nadaljevanje pogovora izrecno.
Klicanje funkcij in vzorčenje
Proizvajalec dokumentira klicanje funkcij z ustrezno obliko pogovora. Model ustvari predlagano operacijo in argumente, aplikacija pa funkcijo izvede in doda njen rezultat v pogovor pred naslednjim ustvarjanjem. Kartica izrecno opozarja, da skrajšani primer kode ne prikazuje celotnega cikla, zato manjkajoči koraki izvedbe in rezultata ostajajo nujni deli aplikacije z orodji.
V tej objavljeni obliki orodij imajo ID-ji klicev in ustrezni ID-ji rezultatov natanko devet alfanumeričnih znakov. Pri pripravi pogovora v izvorni obliki ohranite povezavo med operacijo in njenim rezultatom. Vmesnik ovojnice lahko pogovor predstavi drugače; zahteva izdaje opisuje proizvajalčevo oblikovanje modela, ne izmišljenega univerzalnega identifikatorja odjemalca.
Proizvajalec priporoča temperaturo 0.3 in navaja, da Nemo uporablja nižje temperature kot prejšnji modeli Mistral. Različne nastavitve s 64, 128, 256 in 1.000 žetoni v primerih so izbire ustvarjanja za te predstavitve, ne neodvisno objavljene največje zmogljivosti odgovora.
Vsebinske omejitve
Kartica Instruct to kontrolno točko opisuje kot prikaz dodatnega učenja osnovnega modela in izrecno navaja, da ne vsebuje mehanizma moderiranja. Aplikacije, ki potrebujejo moderirano vedenje, ga morajo zagotoviti v okoliškem sistemu. To je lastnost objavljene kontrolne točke in ne trditev o vsaki storitvi, ki gosti model Nemo.
Dokumentirana naloga Nemo je tukaj ustvarjanje besedila z lastnim kontekstom 128k in obliko pogovora. Razumevanja slik, prepisovanja govora in kontrol hibridnega sklepanja iz poznejših družin Mistral ne pripisujte tej različici. Podajte celoten pisni pogoj, ustrezno izvorno gradivo in zahtevani končni izdelek, da rezultat ostane uporaben kot razlaga, popravljeno besedilo ali predlagana implementacija.
", "aboutText": "Mistral Nemo Instruct 2407 je različica jezikovnega modela Mistral Nemo z 12 milijardami parametrov, prilagojena sledenju navodilom. Dodatno je naučena iz posebej poimenovane kontrolne točke Nemo Base 2407. Proizvajalec opisuje učenje z velikim deležem večjezičnega gradiva in kode ter kontekstno okno 128k žetonov, ki podpira pisna navodila, pogovor in programske naloge.\n\nKljučne funkcije in arhitektura\n\nIzdaja ponuja dve ločeni različici: predhodno naučeno in različico, prilagojeno sledenju navodilom. Ta vnos obravnava kontrolno točko Instruct: besedilna zahteva lahko zahteva razlago, popravljen dokument, programsko kodo ali predlagani klic funkcije. Prilagajanje navodilom je opisano kot izboljšanje natančnega sledenja navodilom, sklepanja, večizmenjavnega dialoga in ustvarjanja kode v primerjavi s predhodno linijo Mistral 7B.\n\nModel ima 40 plasti Transformer s širino modela 5.120. Uporablja SwiGLU, 32 glav pozornosti in 8 glav za ključe in vrednosti pri pozornosti z združenimi poizvedbami, dimenzijo glave 128 ter skrito dimenzijo 14.336. Rotacijske vložitve uporabljajo nastavitev theta en milijon. Objavljeno besedišče ima 2 na potenco 17 vnosov oziroma 131.072; ta velikost besedišča se razlikuje od oznake konteksta naloge 128k.\n\nProizvajalčeva napoved opisuje tudi učenje z upoštevanjem kvantizacije in sklepanje FP8. To so lastnosti izdaje in natančnosti, ne dodatne vsebinske modalnosti. Ohranite konkretno kontrolno točko in ustrezen razčlenjevalnik žetonov, namesto da drug model z 12 milijardami parametrov ali iz družine Mistral obravnavate kot isto različico.\n\nVečjezično besedilo in Tekken\n\nIzdaja poudarja angleščino, francoščino, nemščino, španščino, italijanščino, portugalščino, kitajščino, japonščino, korejščino, arabščino in hindijščino, ruščina pa je vključena v jezikovne metapodatke kartice modela. Pred zahtevo za rezultat določite končni jezik, predvideno občinstvo in terminologijo. Pri večjezični nalogi z dokumentom ohranite imena, identifikatorje in enote nespremenjene ter prilagodite okoliško besedilo.\n\nNemo uporablja razčlenjevalnik žetonov Tekken, naučen na več kot 100 jezikih in zasnovan za učinkovito predstavitev naravnega jezika in izvorne kode. Razčlenjevalnik vpliva na to, koliko konteksta zasede izvorno gradivo; število znakov zato samo po sebi ni število žetonov. Uporabite ustrezen razčlenjevalnik žetonov in pomembno gradivo naloge ohranite skupaj, namesto da kontekst ocenjujete samo po vidni dolžini odlomka.\n\nPriprava navodil in kode\n\nPri razlagi dokumenta podajte izvorni odlomek in določite pogoj ali izraz, ki ga je treba pojasniti. Zahtevajte razlago v bralčevem jeziku ter ohranitev izvirnih imen in izvorne izjave, ki podpira odgovor. Pri urejanju določite pomen in pogoje, ki morajo preživeti preoblikovanje, ter ali naj bo rezultat samo popravljeni odlomek ali odlomek z razlago.\n\nPri programski nalogi navedite jezik, vhodne tipe, pričakovani izhod in obstoječi vmesnik. Vključite funkcijo ali deklaracije, ki določajo spremembo. Uporaben rezultat lahko vsebuje implementacijo, njene predpostavke in primere vhodov s pričakovanimi izhodi. Ločeno vprašanje lahko modelu naroči sledenje enemu vhodu skozi podano kodo, da se razlaga nanaša na konkretno pot in ne na neopredeljen program.\n\nPri večizmenjavnem pogovoru ohranite ustrezen prejšnji odgovor in postavite osredotočeno nadaljnje vprašanje ali podajte novo gradivo, ki spremeni nalogo. Določite, ali naj naslednji odgovor popravi prejšnji izdelek, razloži eno odločitev ali ustvari drugačno predstavitev istih izvornih dejstev. Tako je nadaljevanje pogovora izrecno.\n\nKlicanje funkcij in vzorčenje\n\nProizvajalec dokumentira klicanje funkcij z ustrezno obliko pogovora. Model ustvari predlagano operacijo in argumente, aplikacija pa funkcijo izvede in doda njen rezultat v pogovor pred naslednjim ustvarjanjem. Kartica izrecno opozarja, da skrajšani primer kode ne prikazuje celotnega cikla, zato manjkajoči koraki izvedbe in rezultata ostajajo nujni deli aplikacije z orodji.\n\nV tej objavljeni obliki orodij imajo ID-ji klicev in ustrezni ID-ji rezultatov natanko devet alfanumeričnih znakov. Pri pripravi pogovora v izvorni obliki ohranite povezavo med operacijo in njenim rezultatom. Vmesnik ovojnice lahko pogovor predstavi drugače; zahteva izdaje opisuje proizvajalčevo oblikovanje modela, ne izmišljenega univerzalnega identifikatorja odjemalca.\n\nProizvajalec priporoča temperaturo 0.3 in navaja, da Nemo uporablja nižje temperature kot prejšnji modeli Mistral. Različne nastavitve s 64, 128, 256 in 1.000 žetoni v primerih so izbire ustvarjanja za te predstavitve, ne neodvisno objavljene največje zmogljivosti odgovora.\n\nVsebinske omejitve\n\nKartica Instruct to kontrolno točko opisuje kot prikaz dodatnega učenja osnovnega modela in izrecno navaja, da ne vsebuje mehanizma moderiranja. Aplikacije, ki potrebujejo moderirano vedenje, ga morajo zagotoviti v okoliškem sistemu. To je lastnost objavljene kontrolne točke in ne trditev o vsaki storitvi, ki gosti model Nemo.\n\nDokumentirana naloga Nemo je tukaj ustvarjanje besedila z lastnim kontekstom 128k in obliko pogovora. Razumevanja slik, prepisovanja govora in kontrol hibridnega sklepanja iz poznejših družin Mistral ne pripisujte tej različici. Podajte celoten pisni pogoj, ustrezno izvorno gradivo in zahtevani končni izdelek, da rezultat ostane uporaben kot razlaga, popravljeno besedilo ali predlagana implementacija.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Trace and repair a loop boundary\n\nTrace this Python function for n=3, then correct it to sum integers from 1 through n inclusively: def total(n): return sum(range(1, n)). Inputs are nonnegative integers. Preserve the total(n) interface. Return the corrected function and examples for n=0, n=1 and n=3, with expected outputs.A concise trace, a corrected function and three input/output examples.Check that n=0 remains zero and that the upper endpoint n is included for positive inputs.mistralai/mistral-nemoMistral Nemo Instruct 2407 je večjezični besedilni model z 12 milijardami parametrov za natančna navodila, večizmenjavni pogovor in kodo. Ima kontekst 128k po navedbah proizvajalca, razčlenjevalnik žetonov Tekken, dokumentirano klicanje funkcij in samostojno kontrolno točko, prilagojeno sledenju navodilom, z lastnimi smernicami vzorčenja.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Nemo Instruct 2407 je različica jezikovnega modela Mistral Nemo z 12 milijardami parametrov, prilagojena sledenju navodilom. Dodatno je naučena iz posebej poimenovane kontrolne točke Nemo Base 2407. Proizvajalec opisuje učenje z velikim deležem večjezičnega gradiva in kode ter kontekstno okno 128k žetonov, ki podpira pisna navodila, pogovor in programske naloge.
Ključne funkcije in arhitektura
Izdaja ponuja dve ločeni različici: predhodno naučeno in različico, prilagojeno sledenju navodilom. Ta vnos obravnava kontrolno točko Instruct: besedilna zahteva lahko zahteva razlago, popravljen dokument, programsko kodo ali predlagani klic funkcije. Prilagajanje navodilom je opisano kot izboljšanje natančnega sledenja navodilom, sklepanja, večizmenjavnega dialoga in ustvarjanja kode v primerjavi s predhodno linijo Mistral 7B.
Model ima 40 plasti Transformer s širino modela 5.120. Uporablja SwiGLU, 32 glav pozornosti in 8 glav za ključe in vrednosti pri pozornosti z združenimi poizvedbami, dimenzijo glave 128 ter skrito dimenzijo 14.336. Rotacijske vložitve uporabljajo nastavitev theta en milijon. Objavljeno besedišče ima 2 na potenco 17 vnosov oziroma 131.072; ta velikost besedišča se razlikuje od oznake konteksta naloge 128k.
Proizvajalčeva napoved opisuje tudi učenje z upoštevanjem kvantizacije in sklepanje FP8. To so lastnosti izdaje in natančnosti, ne dodatne vsebinske modalnosti. Ohranite konkretno kontrolno točko in ustrezen razčlenjevalnik žetonov, namesto da drug model z 12 milijardami parametrov ali iz družine Mistral obravnavate kot isto različico.
Večjezično besedilo in Tekken
Izdaja poudarja angleščino, francoščino, nemščino, španščino, italijanščino, portugalščino, kitajščino, japonščino, korejščino, arabščino in hindijščino, ruščina pa je vključena v jezikovne metapodatke kartice modela. Pred zahtevo za rezultat določite končni jezik, predvideno občinstvo in terminologijo. Pri večjezični nalogi z dokumentom ohranite imena, identifikatorje in enote nespremenjene ter prilagodite okoliško besedilo.
Nemo uporablja razčlenjevalnik žetonov Tekken, naučen na več kot 100 jezikih in zasnovan za učinkovito predstavitev naravnega jezika in izvorne kode. Razčlenjevalnik vpliva na to, koliko konteksta zasede izvorno gradivo; število znakov zato samo po sebi ni število žetonov. Uporabite ustrezen razčlenjevalnik žetonov in pomembno gradivo naloge ohranite skupaj, namesto da kontekst ocenjujete samo po vidni dolžini odlomka.
Priprava navodil in kode
Pri razlagi dokumenta podajte izvorni odlomek in določite pogoj ali izraz, ki ga je treba pojasniti. Zahtevajte razlago v bralčevem jeziku ter ohranitev izvirnih imen in izvorne izjave, ki podpira odgovor. Pri urejanju določite pomen in pogoje, ki morajo preživeti preoblikovanje, ter ali naj bo rezultat samo popravljeni odlomek ali odlomek z razlago.
Pri programski nalogi navedite jezik, vhodne tipe, pričakovani izhod in obstoječi vmesnik. Vključite funkcijo ali deklaracije, ki določajo spremembo. Uporaben rezultat lahko vsebuje implementacijo, njene predpostavke in primere vhodov s pričakovanimi izhodi. Ločeno vprašanje lahko modelu naroči sledenje enemu vhodu skozi podano kodo, da se razlaga nanaša na konkretno pot in ne na neopredeljen program.
Pri večizmenjavnem pogovoru ohranite ustrezen prejšnji odgovor in postavite osredotočeno nadaljnje vprašanje ali podajte novo gradivo, ki spremeni nalogo. Določite, ali naj naslednji odgovor popravi prejšnji izdelek, razloži eno odločitev ali ustvari drugačno predstavitev istih izvornih dejstev. Tako je nadaljevanje pogovora izrecno.
Klicanje funkcij in vzorčenje
Proizvajalec dokumentira klicanje funkcij z ustrezno obliko pogovora. Model ustvari predlagano operacijo in argumente, aplikacija pa funkcijo izvede in doda njen rezultat v pogovor pred naslednjim ustvarjanjem. Kartica izrecno opozarja, da skrajšani primer kode ne prikazuje celotnega cikla, zato manjkajoči koraki izvedbe in rezultata ostajajo nujni deli aplikacije z orodji.
V tej objavljeni obliki orodij imajo ID-ji klicev in ustrezni ID-ji rezultatov natanko devet alfanumeričnih znakov. Pri pripravi pogovora v izvorni obliki ohranite povezavo med operacijo in njenim rezultatom. Vmesnik ovojnice lahko pogovor predstavi drugače; zahteva izdaje opisuje proizvajalčevo oblikovanje modela, ne izmišljenega univerzalnega identifikatorja odjemalca.
Proizvajalec priporoča temperaturo 0.3 in navaja, da Nemo uporablja nižje temperature kot prejšnji modeli Mistral. Različne nastavitve s 64, 128, 256 in 1.000 žetoni v primerih so izbire ustvarjanja za te predstavitve, ne neodvisno objavljene največje zmogljivosti odgovora.
Vsebinske omejitve
Kartica Instruct to kontrolno točko opisuje kot prikaz dodatnega učenja osnovnega modela in izrecno navaja, da ne vsebuje mehanizma moderiranja. Aplikacije, ki potrebujejo moderirano vedenje, ga morajo zagotoviti v okoliškem sistemu. To je lastnost objavljene kontrolne točke in ne trditev o vsaki storitvi, ki gosti model Nemo.
Dokumentirana naloga Nemo je tukaj ustvarjanje besedila z lastnim kontekstom 128k in obliko pogovora. Razumevanja slik, prepisovanja govora in kontrol hibridnega sklepanja iz poznejših družin Mistral ne pripisujte tej različici. Podajte celoten pisni pogoj, ustrezno izvorno gradivo in zahtevani končni izdelek, da rezultat ostane uporaben kot razlaga, popravljeno besedilo ali predlagana implementacija.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-nemo | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00003 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00003 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "mistralai/mistral-nemo", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='mistralai/mistral-nemo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='mistralai/mistral-nemo',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-nemo
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
mistralai/mistral-nemoMistral Nemo Instruct 2407 je večjezični besedilni model z 12 milijardami parametrov za natančna navodila, večizmenjavni pogovor in kodo. Ima kontekst 128k po navedbah proizvajalca, razčlenjevalnik žetonov Tekken, dokumentirano klicanje funkcij in samostojno kontrolno točko, prilagojeno sledenju navodilom, z lastnimi smernicami vzorčenja.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Mistral Nemo Instruct 2407 je različica jezikovnega modela Mistral Nemo z 12 milijardami parametrov, prilagojena sledenju navodilom. Dodatno je naučena iz posebej poimenovane kontrolne točke Nemo Base 2407. Proizvajalec opisuje učenje z velikim deležem večjezičnega gradiva in kode ter kontekstno okno 128k žetonov, ki podpira pisna navodila, pogovor in programske naloge.
Ključne funkcije in arhitektura
Izdaja ponuja dve ločeni različici: predhodno naučeno in različico, prilagojeno sledenju navodilom. Ta vnos obravnava kontrolno točko Instruct: besedilna zahteva lahko zahteva razlago, popravljen dokument, programsko kodo ali predlagani klic funkcije. Prilagajanje navodilom je opisano kot izboljšanje natančnega sledenja navodilom, sklepanja, večizmenjavnega dialoga in ustvarjanja kode v primerjavi s predhodno linijo Mistral 7B.
Model ima 40 plasti Transformer s širino modela 5.120. Uporablja SwiGLU, 32 glav pozornosti in 8 glav za ključe in vrednosti pri pozornosti z združenimi poizvedbami, dimenzijo glave 128 ter skrito dimenzijo 14.336. Rotacijske vložitve uporabljajo nastavitev theta en milijon. Objavljeno besedišče ima 2 na potenco 17 vnosov oziroma 131.072; ta velikost besedišča se razlikuje od oznake konteksta naloge 128k.
Proizvajalčeva napoved opisuje tudi učenje z upoštevanjem kvantizacije in sklepanje FP8. To so lastnosti izdaje in natančnosti, ne dodatne vsebinske modalnosti. Ohranite konkretno kontrolno točko in ustrezen razčlenjevalnik žetonov, namesto da drug model z 12 milijardami parametrov ali iz družine Mistral obravnavate kot isto različico.
Večjezično besedilo in Tekken
Izdaja poudarja angleščino, francoščino, nemščino, španščino, italijanščino, portugalščino, kitajščino, japonščino, korejščino, arabščino in hindijščino, ruščina pa je vključena v jezikovne metapodatke kartice modela. Pred zahtevo za rezultat določite končni jezik, predvideno občinstvo in terminologijo. Pri večjezični nalogi z dokumentom ohranite imena, identifikatorje in enote nespremenjene ter prilagodite okoliško besedilo.
Nemo uporablja razčlenjevalnik žetonov Tekken, naučen na več kot 100 jezikih in zasnovan za učinkovito predstavitev naravnega jezika in izvorne kode. Razčlenjevalnik vpliva na to, koliko konteksta zasede izvorno gradivo; število znakov zato samo po sebi ni število žetonov. Uporabite ustrezen razčlenjevalnik žetonov in pomembno gradivo naloge ohranite skupaj, namesto da kontekst ocenjujete samo po vidni dolžini odlomka.
Priprava navodil in kode
Pri razlagi dokumenta podajte izvorni odlomek in določite pogoj ali izraz, ki ga je treba pojasniti. Zahtevajte razlago v bralčevem jeziku ter ohranitev izvirnih imen in izvorne izjave, ki podpira odgovor. Pri urejanju določite pomen in pogoje, ki morajo preživeti preoblikovanje, ter ali naj bo rezultat samo popravljeni odlomek ali odlomek z razlago.
Pri programski nalogi navedite jezik, vhodne tipe, pričakovani izhod in obstoječi vmesnik. Vključite funkcijo ali deklaracije, ki določajo spremembo. Uporaben rezultat lahko vsebuje implementacijo, njene predpostavke in primere vhodov s pričakovanimi izhodi. Ločeno vprašanje lahko modelu naroči sledenje enemu vhodu skozi podano kodo, da se razlaga nanaša na konkretno pot in ne na neopredeljen program.
Pri večizmenjavnem pogovoru ohranite ustrezen prejšnji odgovor in postavite osredotočeno nadaljnje vprašanje ali podajte novo gradivo, ki spremeni nalogo. Določite, ali naj naslednji odgovor popravi prejšnji izdelek, razloži eno odločitev ali ustvari drugačno predstavitev istih izvornih dejstev. Tako je nadaljevanje pogovora izrecno.
Klicanje funkcij in vzorčenje
Proizvajalec dokumentira klicanje funkcij z ustrezno obliko pogovora. Model ustvari predlagano operacijo in argumente, aplikacija pa funkcijo izvede in doda njen rezultat v pogovor pred naslednjim ustvarjanjem. Kartica izrecno opozarja, da skrajšani primer kode ne prikazuje celotnega cikla, zato manjkajoči koraki izvedbe in rezultata ostajajo nujni deli aplikacije z orodji.
V tej objavljeni obliki orodij imajo ID-ji klicev in ustrezni ID-ji rezultatov natanko devet alfanumeričnih znakov. Pri pripravi pogovora v izvorni obliki ohranite povezavo med operacijo in njenim rezultatom. Vmesnik ovojnice lahko pogovor predstavi drugače; zahteva izdaje opisuje proizvajalčevo oblikovanje modela, ne izmišljenega univerzalnega identifikatorja odjemalca.
Proizvajalec priporoča temperaturo 0.3 in navaja, da Nemo uporablja nižje temperature kot prejšnji modeli Mistral. Različne nastavitve s 64, 128, 256 in 1.000 žetoni v primerih so izbire ustvarjanja za te predstavitve, ne neodvisno objavljene največje zmogljivosti odgovora.
Vsebinske omejitve
Kartica Instruct to kontrolno točko opisuje kot prikaz dodatnega učenja osnovnega modela in izrecno navaja, da ne vsebuje mehanizma moderiranja. Aplikacije, ki potrebujejo moderirano vedenje, ga morajo zagotoviti v okoliškem sistemu. To je lastnost objavljene kontrolne točke in ne trditev o vsaki storitvi, ki gosti model Nemo.
Dokumentirana naloga Nemo je tukaj ustvarjanje besedila z lastnim kontekstom 128k in obliko pogovora. Razumevanja slik, prepisovanja govora in kontrol hibridnega sklepanja iz poznejših družin Mistral ne pripisujte tej različici. Podajte celoten pisni pogoj, ustrezno izvorno gradivo in zahtevani končni izdelek, da rezultat ostane uporaben kot razlaga, popravljeno besedilo ali predlagana implementacija.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve mistralai/mistral-nemo | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00003 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0003 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.00003 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "mistralai/mistral-nemo",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mistral-nemo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'mistralai/mistral-nemo', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra mistralai/mistral-nemo
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Trace and repair a loop boundary\n\nTrace this Python function for n=3, then correct it to sum integers from 1 through n inclusively: def total(n): return sum(range(1, n)). Inputs are nonnegative integers. Preserve the total(n) interface. Return the corrected function and examples for n=0, n=1 and n=3, with expected outputs.A concise trace, a corrected function and three input/output examples.Check that n=0 remains zero and that the upper endpoint n is included for positive inputs.