解释函数的功能，来源：Aleph Alpha

suchona.kani.z

要尝试解释，您需要在完整模式下运行请求，然后单击屏幕左下角的解释按钮。这指示模型解释生成的信息，并向您显示信息的来源和生成方式。这样您就可以确保模型生成的信息准确且值得信赖。



上面显示的屏幕截图显示了 Aleph Alpha 的解释功能的功能。文本的突出显示颜色表 危地马拉 whatsapp 数据​ 明它对答案的重要性：文本突出显示的红色越多，它对生成的答案越重要。因此，Explain 函数可以识别模型输出中的信息是否实际上来自提供给模型的文本，或者是否可能是虚构的。

通过使用解释功能，您可以确保生成的答案基于准确且值得信赖的基础。特别是，该功能可以防止所谓的大型语言模型的幻觉，即模型在不确切知道如何响应请求时编造信息或撒谎。

总的来说，解释功能为提高大型语言模型的准确性和可信度提供了重要机会，从而扩大了其应用领域。

提示
提示是发送给人工智能模型的请求或推动，以获得特定类型的响应或反应。提示可以以文本、图像或其他数据格式的形式呈现。例如，文本提示 - 示例：“翻译以下文本：‘你好，你好吗？’成德语”——可用于从人工智能模型接收德语翻译。

零样本学习是指人工智能模型处理训练期间没有给出明确示例的任务的能力。该模型利用其常识和建立联系的能力来解决任务。例如，为机器翻译训练的人工智能模型可能会被要求解决数学应用题，而之前没有见过此类任务的明确示例。

少样本学习是人工智能模型仅使用几个示例来学习新任务的过程。与零样本学习不同，这里为模型提供了一些示例性数据点，以提高其解决新任务的性能。一个例子是用一种新语言（例如法语）训练一个用英语训练的人工智能模型，只需要几个额外的例子，然后测试它翻译该语言文本的效果。


少量镜头的示例，来源：Aleph Alpha

API 和客户端
Aleph Alpha 有两个客户端和普通的 REST API。客户端是用 Python 和 Rust 编写的，并提供连接模型的最佳方式。当然，这一切都可以通过 REST API 来完成，即通过任何编程语言来解决。 API 文档可在此处访问

演示库
我创建了一个小型演示存储库，可以通过 Python 快速轻松地使用 API。此外，Aleph Alpha 还提供了一个演示存储库，允许您使用 Google Colab 直接在浏览器中试用 API。我的演示存储库可以在以下链接找到（必须安装Python）

。打开页面后，您可以滚动到“概述”章节，然后单击“在 Colab 中打开”。这将打开 Google Colab（需要 Google 帐户）。可以通过按“Shift + Enter”来执行各个单元格。


Google Colab Aleph Alpha API介绍，来源：Aleph Alpha

我的存储库的快速介绍：在 aleph_alpha_quickstart 文件夹中，有三个脚本可用于测试 Aleph Alpha 的功能。第一个脚本称为“完整”。它显示了如何从文档中提取表格的示例。嵌入脚本展示了如何使用嵌入来使大文本可搜索。 Summarize 脚本展示了如何使用 API 快速总结大型文本。


Complete.py，来源：Aleph Alpha

前景
我希望您会发现尝试这项令人印象深刻的技术既有趣又令人兴奋。如果您为自己或您的客户发现 Aleph Alpha 的用例，请随时联系 adesso。我们很乐意支持您快速实施原型并测试该技术。

借助 Aleph Alpha，您有机会开发基于人工智能的先进解决方案，以优化您的业务流程并更好地为您的客户服务。自然语言处理的应用多种多样，在许多行业中具有巨大的潜力。我相信Aleph Alpha将在进一步发展这项技术和推动欧洲人工智能产业方面发挥重要作用。

我期待与您进行可能的合作，并与您一起开发创新解决方案，从而为数字化转型做出贡献。

您想了解更多关于 adesso 世界中令人兴奋的话题吗？那么请看一下我们之前发布的博客文章。