Modelos de lenguaje de gran escala

Características del modelo

Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) son un tipo de modelo AI construido usando técnicas de aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural. Después de entrenar con vastas cantidades de datos de texto, pueden comprender, generar y procesar el lenguaje humano. Los LLM tienen las siguientes capacidades principales:

• Generación de texto: Los LLM pueden generar contenido lógicamente coherente basado en el contexto y ajustar el estilo de salida según las necesidades.
• Comprensión del lenguaje: Los LLM pueden comprender con precisión el significado del texto de entrada y admitir conversaciones conscientes del contexto.
• Traducción de texto: Los LLM son capaces de comprender y generar entre idiomas, permitiendo la traducción entre diferentes idiomas.
• Preguntas y respuestas basadas en conocimiento: Con una amplia base de conocimientos, los LLM pueden responder preguntas que abarcan múltiples dominios como cultura, ciencia, historia, etc.
• Comprensión y generación de código: Los LLM pueden comprender y generar código (Python, Java, C++, etc.), detectar errores de código y proporcionar sugerencias.
• Clasificación y resumen de texto: Los LLM pueden comprender oraciones complejas, clasificar y extraer información, y resumir puntos clave.

Selección de modelos

En la página de servicios LLM, puede explorar la lista de modelos compatibles y conocer los conceptos básicos y precios del modelo. Al hacer clic en un modelo específico, puede abrir la página de detalles para una demostración en línea. Después de probar diferentes modelos para su tarea, puede compararlos y seleccionar el modelo más adecuado.

Integración de API

Atlas Cloud proporciona una API rápida y estable para modelos de código abierto, combinando la conveniencia y estabilidad de las API LLM de primera categoría con la flexibilidad y rentabilidad de los LLM de código abierto.

• ChatCompletion: Admite modos de transmisión y no transmisión.

Si ya está utilizando la API ChatCompletion de OpenAI, configure la URL base como api.atlascloud.ai, obtenga y configure su clave API, luego actualice el nombre del modelo según sea necesario para comenzar a usar el servicio LLM.

Para obtener información sobre cómo obtener una clave API, consulte Gestión de claves API.

Ejemplos de API

Puede encontrar ejemplos detallados de uso de la API en la página de referencia de API.