Large Language Models

Modellfähigkeiten

Large Language Models (LLMs) sind KI-Modelltypen, die mit Deep Learning und Natural Language Processing-Techniken erstellt wurden. Nach dem Training mit massiven Mengen an Textdaten können sie menschliche Sprache verstehen, generieren und verarbeiten. LLMs haben folgende Hauptfähigkeiten:

• Textgenerierung: LLMs können logisch kohärente Inhalte basierend auf dem Kontext generieren und den Ausgabestil nach Bedarf anpassen.
• Sprachverständnis: LLMs können die Bedeutung von Eingabetexten genau verstehen und kontextbewusste Konversationen unterstützen.
• Textübersetzung: LLMs sind zu sprachübergreifendem Verständnis und Generierung fähig und ermöglichen Übersetzungen zwischen verschiedenen Sprachen.
• Wissensbasiertes Q&A: Mit umfangreicher Wissensbasis können LLMs Fragen über Bereiche wie Kultur, Wissenschaft und Geschichte beantworten.
• Code-Verständnis & Generierung: LLMs können Code verstehen und generieren (Python, Java, C++ usw.), Code-Fehler erkennen und Vorschläge anbieten.
• Textklassifizierung & Zusammenfassung: LLMs können komplexe Sätze verstehen, Informationen kategorisieren und extrahieren sowie Kernpunkte zusammenfassen.

Modellauswahl

Auf der LLM-Service-Seite können Sie die Liste der unterstützten Modelle durchsuchen, Modellgrundlagen und Preise erfahren. Klicken Sie auf ein bestimmtes Modell, und Sie können dessen Detailseite für eine Online-Demo öffnen. Nachdem Sie verschiedene Modelle mit Ihrer Aufgabe ausprobiert haben, können Sie vergleichen und das am besten geeignete auswählen.

API-Integration

Atlas Cloud bietet schnelle, zuverlässige APIs für Open-Source-Modelle und kombiniert die Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit erstklassiger LLM-APIs mit der Flexibilität und Kosteneffizienz von Open-Source-LLMs.

• ChatCompletion: Unterstützt sowohl Streaming- als auch Non-Streaming-Modi.

Wenn Sie bereits die ChatCompletion-API von OpenAI verwenden, setzen Sie einfach Ihre Basis-URL auf: api.atlascloud.ai, rufen Sie Ihren API-Schlüssel ab und setzen Sie ihn, aktualisieren Sie den Modellnamen nach Bedarf, um LLM-Services zu nutzen.

Wie Sie einen API-Schlüssel erhalten, erfahren Sie in der API-Schlüsselverwaltung.