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乍一看用户界面可能看起来有点复杂
操场表面，来源：Aleph Alpha但很快就会解释其操作。在界面的左侧，您将找到可以更改模型特定属性的设置。在“型号”下，您可以在基础、扩展、至尊和至尊控制四种型号之间进行选择。 “最大令牌”指定模型允许输出的最大令牌（即字符）数量。在“温度”下，您可以确定模型响应的创造性。较高的值会导致更多不同的答案。所有设置也可通过单击“i”进行解释。
屏幕中间的大框是模型的输入区域。您可以在此处输入您想要告诉模型的所有内容。例如，这些可以是需要总结的文本、需要评估的文档、图像或您正在寻找答案的简单问题。该模型使用此输入根据现有数据生成适当的答案或评估。 一旦您在大框中输入您的条目，您就可以发送它。然后，该模型将处理您的请求，并在底部框中（即所谓的完成字段）向您显示答案。 右上角的下拉菜单提供了一系列用例作 危地马拉 whatsapp 数据 为示例，您可以尝试。这些用例展示了如何使用模型以及它可以实现什么结果。您可以使用这些示例来熟悉模型的工作原理并进行实验。 型号 Aleph Alpha 提供三种基本型号，还提供其他专门配置。基本型号包括 Luminous-Base、Luminous-Extend 和 Luminous-Supreme。未来可能会添加更多型号。模型之间的主要区别在于它们的尺寸。 Luminous-Base 的参数大小为 130 亿个，因此被认为是较小的模型。 Base 的特殊模型具有处理图像和生成嵌入的能力。嵌入可用于捕获语义（句子的基本概念），从而实现人工智能驱动的文档搜索并取得出色的结果。 Luminous-Extended 明显更大，具有 300 亿个参数，充当 Aleph Alpha 模型中的多功能“瑞士军刀”。它已经为大多数应用提供了卓越的性能，同时保持了每 A4 页约 0.4ct 的成本效益。 Luminous-Supreme 是目前最大的模型，拥有 700 亿个参数。 Supreme的一个特殊型号是Supreme-Control，称为可控型号。这意味着可以为模型分配其所面向的特定角色。例如，您可以指示模型充当始终以诗歌形式响应的聊天机器人，模型就会这样做。 使用这些模型时，建议从 Luminous-Extended 开始，然后迭代测试哪个模型可提供成本和性能之间的最佳折衷。 还有 Magma，一个适配器。这使您有机会向网络提交图像并对其进行评估。 图像评估，来源：Aleph Alpha 解释 Explain是Aleph Alpha的一个新功能，旨在解决法学硕士的幻觉问题。事实上，当法学硕士不知道如何回应请求时，他们往往会编造信息或撒谎。这可能会导致答案不准确甚至不正确，这是在各个应用领域使用法学硕士时的一个主要问题。 Explain 为这个问题提供了一个解决方案，让用户有机会识别 LLM 生成的信息是否来自文本。如果信息不是来自文本，用户可以纠正模型，确保生成的答案准确且精确。 |
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