本文介绍: Perplexity 对这些模型进行了新鲜度、准确性和实用性的评估,认为它们非常适合真实世界的使用场景比如回答消费者问题,其中最新信息至关重要。这些模型是在现有的开源模型比如 Mistral-7B 和 Llama-70B 的基础上构建的。然后,这些模型通过当前网络信息进行层叠调整(微调),以更好地回答需要最新数据问题,超越了离线模型。这些模型目标是提供有用、无幻觉的回答。Perplexity 的这些新模型能够通过互联网访问及时信息,提供实用且基于事实的回答——这是离线模型难以做到的。

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Perplexity 的这些新模型能够通过互联网访问及时信息,提供实用且基于事实的回答——这是离线模型难以做到的。

https://docs.perplexity.ai/docs

这意味着什么? 这些模型是在现有的开源模型,比如 Mistral-7B 和 Llama-70B 的基础上构建的。然后,这些模型通过将当前网络信息进行层叠调整(微调),以更好地回答需要最新数据问题,超越了离线模型。这些模型的目标是提供有用、无幻觉的回答。

Perplexity 对这些模型进行了新鲜度、准确性和实用性的评估,认为它们非常适合真实世界的使用场景,比如回答消费者问题,其中最新信息至关重要。作为发布的一部分,Perplexity 通过其公共 API 和 Perplexity Labs 游乐场向大众开放了这些模型的访问

像 ChatGPT 这样的消费者产品正在将搜索功能加入产品中。搜索结果可以减少幻觉,而且人们关心实时信息。但在大多数模型中构建搜索功能是件繁琐的事情。PPLX 的新在线模型 API 为你内置了他们的 SEO 专业知识,你无需额外搜索 API。」

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