Large Language Models

Capacità dei Modelli

I Large Language Models (LLM) sono tipi di modelli AI costruiti utilizzando tecniche di deep learning e elaborazione del linguaggio naturale. Dopo essere stati addestrati su enormi quantità di dati testuali, possono comprendere, generare ed elaborare il linguaggio umano. Gli LLM hanno le seguenti capacità principali:

• Generazione di Testo: Gli LLM possono generare contenuti logicamente coerenti basati sul contesto e regolare lo stile di output secondo necessità.
• Comprensione del Linguaggio: Gli LLM possono comprendere accuratamente il significato del testo in input e supportare conversazioni consapevoli del contesto.
• Traduzione Testuale: Gli LLM sono capaci di comprensione e generazione cross-linguistica, consentendo la traduzione tra lingue diverse.
• Q&A Basato sulla Conoscenza: Con un'ampia base di conoscenze, gli LLM possono rispondere a domande su domini come cultura, scienza e storia.
• Comprensione e Generazione di Codice: Gli LLM possono comprendere e generare codice (Python, Java, C++ e così via), rilevare errori nel codice e offrire suggerimenti.
• Classificazione e Riassunto di Testo: Gli LLM possono comprendere frasi complesse, categorizzare ed estrarre informazioni e riassumere punti chiave.

Selezione del Modello

Nella Pagina Servizio LLM, puoi sfogliare l'elenco dei modelli supportati, apprendere le basi dei modelli e i prezzi. Fai clic su un modello specifico e puoi aprire la sua pagina dei dettagli per una demo online. Dopo aver provato diversi modelli con il tuo compito, puoi confrontare e scegliere quello più adatto.

Integrazione API

Atlas Cloud fornisce API veloci e affidabili per modelli open-source, combinando la facilità e l'affidabilità delle API LLM di primo livello con la flessibilità e l'efficienza dei costi degli LLM open source.

• ChatCompletion: Supporta sia la modalità streaming che non-streaming.

Se stai già utilizzando l'API ChatCompletion di OpenAI, imposta semplicemente il tuo URL di base su: api.atlascloud.ai, ottieni e imposta la tua chiave API, aggiorna il nome del modello secondo necessità per iniziare a utilizzare i servizi LLM.

Per come ottenere la chiave API, consulta la Gestione delle Chiavi API.

Esempi API

Puoi trovare esempi dettagliati di utilizzo dell'API nella Pagina di Riferimento API.