Gondban vagy az AI vagy a full-stack fejlesztéssel? Szakértőink segítik Önt: személyre szabott tanácsadás, technikai integráció és még sok más. Lépjen kapcsolatba a [email protected].

Fejlett AI platform

Használja a legjobb mesterséges intelligenciamotorokat az adatvédelem feláldozása nélkül.

Az NLP Cloud egy mesterséges intelligencia platform, amely lehetővé teszi, hogy a legfejlettebb mesterséges intelligencia motorokat használd, és akár saját motorjaidat is betanítsd a saját adataiddal. Ez a platform az adatvédelemre összpontosít a tervezés során, így biztonságosan használhatja a mesterséges intelligenciát az üzleti életben a titoktartás veszélyeztetése nélkül, és akár on-premise / on the edge is telepítheti a mesterséges intelligencia modelljeinket. Kicsi, specifikus AI-motorokat és nagy, élvonalbeli generatív AI-motorokat egyaránt kínálunk, így könnyen és megfizethető áron integrálhatja a legfejlettebb AI-funkciókat az alkalmazásába.

Miért érdemes az NLP Clouddal építeni?

Nagy teljesítmény

Gyors és pontos, gyártásra alkalmas mesterséges intelligencia modellek. A legfejlettebb hardvereket kihasználó, nagy rendelkezésre állású következtetési API.

Adatvédelem és biztonság

Az NLP Cloud megfelel a HIPAA / GDPR / CCPA előírásoknak, és dolgozik a SOC 2 tanúsításon. Nem látjuk az Ön adatait, nem tároljuk az Ön adatait, és nem használjuk az Ön adatait saját AI-modelleink képzésére.

Helyszíni / Edge AI

Kritikus biztonsági és adatvédelmi igények vagy teljesítménybeli okok miatt a modelljeinket házon belül, saját, elszigetelt szervereken is telepítheti. Szakértő csapatunk készséggel áll rendelkezésére.

Többnyelvű mesterséges intelligencia

Használja az NLP Cloud összes mesterséges intelligencia modelljét 200 nyelven, a többnyelvű modelljeinknek és a többnyelvű kiegészítőnknek köszönhetően.

Nincs komplexitás

Ne aggódjon a DevOps vagy az API-programozás miatt, és csak a szövegfeldolgozásra koncentráljon. Az AI-projektet pillanatok alatt megvalósíthatja.

Egyedi modellek

Finomhangolja saját modelljeit, vagy töltse fel házon belüli egyedi modelljeit, és könnyedén telepítse azokat a termelésbe.

Az NLP Cloud az NVIDIA partnere

Az NLP Cloud szorosan együttműködik az NVIDIA-val annak érdekében, hogy a legmodernebb teljesítményt nyújtsa. Generatív AI-motorjainkat a legfejlettebb NVIDIA GPU-kon telepítjük az alacsony késleltetés és a megfizethető költségek garantálása érdekében. AI-motorjainkat saját, helyben telepített NVIDIA GPU-kon is telepítheti.

Fejlesztők számára készült

Az NLP Cloud egyszerű és robusztus API-t biztosít.

A skálázhatóságot és a nagyfokú rendelkezésre állást a platform zökkenőmentesen kezeli.

Nem tudja, hogyan kell helyesen használni a generatív AI-t és a nagyméretű nyelvi modelleket? Támogató csapatunk szívesen ad tanácsot!


Lásd ügyfélkönyvtárainkat a Githubon:

Python
Ruby
Go
Node.js
PHP

További részletek a dokumentációban.

curl https://api.nlpcloud.io/v1/en_core_web_lg/entities \ > -X POST -d '{"text":"John Doe is a Go Developer at Google"}' ^2000 `[ { "end": 8, "start": 0, "text": "John Doe", "type": "PERSON" }, { "end": 25, "start": 13, "text": "Go Developer", "type": "POSITION" }, { "end": 35, "start": 30, "text": "Google", "type": "ORG" }, ] user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/bart-large-mnli-yahoo-answers/classification \ > -X POST -d '{ "text":"John Doe is a Go Developer at Google. He has been working there for 10 years and has been awarded employee of the year.", "labels":["job", "nature", "space"], "multi_class": true }' ^2000 `{ "labels":["job", "space", "nature"], "scores":[0.9258800745010376, 0.1938474327325821, 0.010988450609147549] } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/roberta-base-squad2/question \ > -X POST -d '{ "context":"French president Emmanuel Macron said the country was at war with an invisible, elusive enemy, and the measures were unprecedented, but circumstances demanded them.", "question":"Who is the French president?" }' ^2000 `{ "answer":"Emmanuel Macron", "score":0.9595934152603149, "start":17, "end":32 } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/distilbert-finetuned-sst-2-english/sentiment \ > -X POST -d '{"context":"NLP Cloud proposes an amazing service!"}' ^2000 `{ "scored_labels":[ { "label":"POSITIVE", "score":0.9996881484985352 } ] } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/bart-large-cnn/summarization \ > -X POST -d '{"text":"The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as an 81-storey building, and the tallest structure in Paris. Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction, the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest man-made structure in the world, a title it held for 41 years until the Chrysler Building in New York City was finished in 1930. It was the first structure to reach a height of 300 metres. Due to the addition of a broadcasting aerial at the top of the tower in 1957, it is now taller than the Chrysler Building by 5.2 metres (17 ft). Excluding transmitters, the Eiffel Tower is the second tallest free-standing structure in France after the Millau Viaduct."}' ^2000 `{ "summary_text":"The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as an 81-storey building. Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction, the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest man-made structure in the world." } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/gpu/dolphin/generation \ > -X POST -d '{ "text":"Dolphin is a powerful NLP model", "min_length":10, "max_length":30 }' ^2000 `{ "generated_text":"Dolphin is a powerful NLP model for text generation. This is the open-source version of GPT-4 by OpenAI. It is the most advanced NLP model created as of today." } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/opus-mt-en-fr/translation \ > -X POST -d '{"text":"John Doe has been working for Microsoft in Seattle since 1999."}' ^2000 `{ "translation_text": "John Doe travaille pour Microsoft à Seattle depuis 1999." } user@local:~$` ^3000

curl https://api.nlpcloud.io/v1/python-langdetect/langdetection \ > -X POST -d '{"text":"John Doe has been working for Microsoft in Seattle since 1999. Il parle aussi un peu français."}' ^2000 `{ "languages": [ { "en": 0.7142834369645996 }, { "fr": 0.28571521669868466 } ] } user@local:~$` ^3000

user@local:~$

Ügyfelek

BBVA
Johnson & Johnson
Zapier
GSK
Generali
Schneider
General Electric
Dell
Zoom
PWC
Lufthansa
Deloitte

"Sok energiát fordítottunk a gépi tanulási modelljeink finomhangolására, de egyértelműen alábecsültük a beüzemelési folyamatot. Az NLP Cloud rengeteg időt takarított meg nekünk, az árak pedig igazán megfizethetőek."

Patrick, CTO a MatchMaker-nél

"A vállalati szabályzatunk nem engedi, hogy GPT-5-öt használjunk az OpenAI-n, ezért helyette GPT-OSS 120B-t használunk az NLP Cloud-on. Nagyszerű dolog, hogy helyben is telepíthető, amit a jövőben adatvédelmi és megfelelőségi okokból fontolóra vehetünk."

Marc, Szoftver mérnök

"Kifejlesztettünk egy működő API-t, amelyet Dockerrel telepítettünk a modellünkhöz, de gyorsan szembesültünk teljesítmény- és skálázhatósági problémákkal. Miután heteket töltöttünk ezzel, végül a felhős megoldás mellett döntöttünk, és eddig nem bántuk meg!"

Maria, CSO a CybelAI-nál

"Végül feladtuk a LLaMA 3 finomhangolását... Most kizárólag a Dolphin finomhangolását és telepítését végezzük az NLP Cloudon, és így is elégedettek vagyunk."

Whalid, Vezető fejlesztő a Direct IT-nél

Orvosi üzleti eset

A LAO (Laboratoire d'appareillage occulaire) egy francia ipari laboratórium, amely innovatív lencséket készít olyan speciális szembetegségek gyógyítására, mint a Lyell-szindróma.

A LAO az NLP Cloud osztályozó API-t használja a támogatási jegyek automatikus osztályozásához.


"Az NLP Clouddal való együttműködésünk nagyban hozzájárult termelékenységünk és betegeink elégedettségének növeléséhez. Megéreztük, hogy a mesterséges intelligencia segíthet nekünk, de fogalmunk sem volt arról, hogyan valósítsuk meg. Az NLP Cloud szakértelme kulcsfontosságú volt."

Frédéric Baëchelé, az LAO vezérigazgatója


Tudjon meg többet itt.

Felhasználási esetek

Felhasználási eset Használt modell
Automatikus beszédfelismerés (beszédből szöveggé alakítás): Szövegkivonatolás audio- vagy videofájlból, automatikus nyelvfelismeréssel, automatikus írásjelekkel és szószintű időbélyegekkel, 100 nyelven. Az OpenAI Whisper Large modelljét használjuk. Játszótér >>
Osztályozás: küldjön el egy szöveget, és hagyja, hogy a mesterséges intelligencia a megfelelő kategóriákat alkalmazza a szövegére, számos nyelven. Opcióként Ön is javasolhatja a potenciális kategóriákat, amelyeket értékelni szeretne. A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és egy házon belüli NLP Cloud modellt, a Fine-tuned LLaMA 3.3 70B-t használjuk. Használjuk továbbá a Bart Large MNLI Yahoo Answers és a Joe Davison által készített XLM Roberta Large XNLI-t. Játszótér >>
Chatbot/beszélgető AI: folyékonyan beszélgethet egy mesterséges intelligenciával, és releváns válaszokat kaphat, számos nyelven. A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és a ChatDolphin nevű házon belüli NLP Cloud modelleket, valamint a finomhangolt LLaMA 3.3 70B-t használjuk. Használjuk továbbá az Eric Hartford által készített Dolphin Yi 34B-t és az Eric Hartford által készített Dolphin Mixtral 8x7B-t. Játszótér >>
Kódgenerálás: forráskód generálása egy egyszerű utasításból, bármilyen programozási nyelven. A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és a ChatDolphin nevű házon belüli NLP Cloud modelleket, valamint a finomhangolt LLaMA 3 70B-t használjuk. Használjuk továbbá az Eric Hartford által készített Dolphin Yi 34B-t és az Eric Hartford által készített Dolphin Mixtral 8x7B-t. Játszótér >>
Párbeszéd összefoglalása: summarize a conversation, in many languages A Philipp Schmid által készített Bart Large CNN SamSumot használjuk. Játszótér >>
Beágyazások: több mint 50 nyelven számol beágyazásokat. Számos mondatátalakító modellt használunk, mint például a Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2.
Nyelvtani és helyesírási javítás: küldjön el egy szövegrészletet, és hagyja, hogy a mesterséges intelligencia kijavítsa a hibákat Ön helyett, számos nyelven. A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és a ChatDolphin nevű házon belüli NLP Cloud modelleket, valamint a finomhangolt LLaMA 3 70B-t használjuk. Használjuk továbbá az Eric Hartford által készített Dolphin Yi 34B-t és az Eric Hartford által készített Dolphin Mixtral 8x7B-t. Játszótér >>
Címlapgenerálás: küldjön egy szöveget, és kap egy nagyon rövid összefoglalót, amely alkalmas a főcímekhez, sok nyelven. A T5 Base HU Generate Headline by Michal Pleban-t használjuk. Játszótér >>
Szándék szerinti besorolás: megérteni a szándékot egy szövegből, sok nyelven. A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és a ChatDolphin nevű házon belüli NLP Cloud modelleket, valamint a finomhangolt LLaMA 3 70B-t használjuk. Használjuk továbbá az Eric Hartford által készített Dolphin Yi 34B-t és az Eric Hartford által készített Dolphin Mixtral 8x7B-t. Játszótér >>
Kulcsszavak és kulcskifejezések kinyerése:a fő kulcsszavak kivonása egy szövegből, számos nyelven. A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és egy házon belüli NLP Cloud modellt használunk, amelynek neve és finomhangolt LLaMA 3.3 70B. Játszótér >>
Nyelvfelismerés: egy vagy több nyelv felismerése egy szövegből. A Python LangDetect könyvtárát használjuk. Játszótér >>
Lemmatizáció: Lemmák kivonása egy szövegből, számos nyelven Az összes nagy spaCy modell elérhető.
Nevezett entitások felismerése (NER): strukturált információk kinyerése strukturálatlan szövegből, mint például nevek, cégek, országok, munkakörök, stb... számos nyelven. A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és egy házon belüli NLP Cloud modellt, a Fine-tuned LLaMA 3.3 70B-t használjuk. Az összes nagy spaCy modellt is használjuk. Játszótér >>
Noun Chunks: főnévtömbök kivonása egy szövegből, számos nyelven Az összes nagy spaCy modell elérhető.
Parafrazálás és átfogalmazás: hasonló tartalmú, azonos jelentésű, több nyelven is hasonló tartalmat generál. A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és egy házon belüli NLP Cloud modellt, a Fine-tuned LLaMA 3.3 70B-t használjuk. Játszótér >>
Beszédrész-jelölés (POS): beszédrészek hozzárendelése a szöveg minden egyes szavához, számos nyelven Az összes nagy spaCy modell elérhető.
Kérdés megválaszolása: kérdéseket tehet fel bármiről, számos nyelven. Opcióként megadhat egy kontextust, így a mesterséges intelligencia ezt a kontextust használja fel a kérdés megválaszolásához. A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és a ChatDolphin nevű házon belüli NLP Cloud modelleket, valamint a finomhangolt LLaMA 3 70B-t használjuk. Használjuk továbbá a Deepset Roberta Base Squad 2, Eric Hartford Dolphin Yi 34B és Eric Hartford Dolphin Mixtral 8x7B modelljeit. Játszótér >>
Szemantikus keresés: keresés a saját adatai között, több mint 50 nyelven. Hozzon létre saját szemantikus keresési / RAG modellt a saját domain tudásából (belső dokumentáció, szerződések...) és tegyen fel szemantikus kérdéseket. Játszótér >>
Szemantikai hasonlóság: több mint 50 nyelven felismeri, hogy 2 szövegrész azonos jelentésű-e vagy sem. Mi a Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2-t használjuk. Játszótér >>
Érzelem- és érzelemelemelemzés: Érzelmek és érzelmek meghatározása egy szövegből (pozitív, negatív, félelem, öröm...), számos nyelven. Van egy mesterséges intelligenciánk a pénzügyi érzelemelemelemzéshez is. A DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, a DistilBERT Base Uncased Emotion és a Prosus AI Finbert használjuk. Játszótér >>
Beszédszintézis (Text-To-Speech): szövegből hangot konvertálni Mi a Microsoft Speech T5-öt használjuk. Játszótér >>
Összefoglalás: send a text, and get a smaller text keeping essential information only, in many languages A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és a ChatDolphin nevű házon belüli NLP Cloud modelleket, valamint a finomhangolt LLaMA 3 70B-t használjuk. Használjuk továbbá a Bart Large CNN-t a Meta, a Dolphin Yi 34B-t Eric Hartfordtól és a Dolphin Mixtral 8x7B-t Eric Hartfordtól. Játszótér >>
Szöveggenerálás: a legfejlettebb mesterséges intelligencia felhasználási esetek megvalósítása természetes nyelven történő kérésekkel ("instruáló" kérések), vagy a néhány lövéses tanulás. A GPT-OSS 120B, a LLaMA 3.1 405B és egy házon belüli NLP Cloud modellt, a ChatDolphint és a finomhangolt LLaMA 3.3 70B-t használjuk. Használjuk továbbá az Eric Hartford által készített Dolphin Yi 34B-t és az Eric Hartford által készített Dolphin Mixtral 8x7B-t. A még jobb eredmények érdekében finomhangolhatja saját szöveggeneráló modelljét is. Játszótér >>
Tokenizálás: tokenek kivonása egy szövegből, számos nyelven Az összes nagy spaCy modell elérhető.
Fordítás: 200 nyelvre fordíthat szöveget automatikus bemeneti nyelvfelismeréssel. Az NLLB 200 3.3B by Meta programot használjuk 200 nyelvre történő fordításhoz. Játszótér >>

Olyan konkrét felhasználási esetet vagy AI-modellt keres, amely nem szerepel a fenti listán? Kérjük, értesítsen minket!

Edge AI / On-Premise

A legtöbb AI-modellünk telepíthető az Ön saját szerverein.


Ez a legjobb megoldás olyan kritikus alkalmazásokhoz, amelyek magas szintű adatvédelmet igényelnek, mint például az orvosi alkalmazások, pénzügyi alkalmazások... Modelljeink nem igényelnek internetkapcsolatot.

Az alacsony késleltetést igénylő alkalmazások esetében is érdekes, hiszen így biztosíthatja, hogy az AI-modell a lehető legközelebb legyen a végfelhasználókhoz.


A saját AI-infrastruktúra biztosítása kihívást jelenthet. Ezért mérnökeink szükség esetén segítenek Önnek a telepítési folyamat során.


Saját modelljeit is finomhangolhatja az NLP Cloudon, majd telepítheti azokat saját szerverein.

Saját modellek képzése

Saját AI-modellek képzése/finomhangolása a saját üzleti adatokkal, és azonnal használhatja őket a termelésben anélkül, hogy aggódnia kellene az olyan telepítési szempontok miatt, mint a GPU rendelkezésre állása, memóriahasználat, nagyfokú rendelkezésre állás, skálázhatóság... Annyi modellt tölthet fel és telepíthet a termelésbe, amennyit csak akar.

Támogatás

Már van fiókja? Küldjön nekünk üzenetet a műszerfaláról.


Ellenkező esetben küldjön nekünk egy e-mailt a [email protected].


A mesterséges intelligenciával kapcsolatos fejlett szakértelmet is biztosítunk (tanácsadás, képzés, integráció...). Bátran meséljen nekünk többet a projektjéről.

Biztonság az NLP Cloudnál

Az NLP Cloud kiemelt figyelmet fordít az adatok biztonságára és a magánélet védelmére. Annak érdekében, hogy garantáljuk a platform és az adatok biztonságban maradjanak, folyamatosan telepítjük erőforrásainkat és módszereinket a platformunkba és módszereinkbe. Az alábbiakban említett biztonsági protokollok csak egy része az általunk használt biztonsági protokolloknak. Ha szeretné megbeszélni, hogy az NLP Cloud hogyan felelhet meg az Ön megfelelési követelményeinek, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk!

Fizikai biztonság

Az NLP Cloud termelési adatait a legmegbízhatóbb felhőszolgáltatások és vállalati adatközpontok kezelik és tárolják.

Adattárolás

A hosszú távú használatra tárolt adatokat kriptográfiai feldolgozással védik.

Rendszerbiztonság

Az NLP Cloud összes szerverét és adatbázisát tűzfalak és biztonságos rendszerbeállítások védik. Továbbá a Linux az operációs rendszer, amely az összes termelő szerverünket működteti.

Jelszó titkosítás

Az NLP Cloud csak a jelszavad hash-verzióját tárolja, a PBKDF2 algoritmust követve, SHA256-os hash-sel.

Belső irányelvek

Az NLP Cloud kiterjedt biztonsági protokollokat hozott létre, amelyek több szempontot érintenek. Ezeket a protokollokat folyamatosan megújítják és terjesztik az összes együttműködő között.

Együttműködők Hozzáférés

Minden alkalmazott ismeri a biztonsági protokollokat és előírásokat, és gyakori képzési programokon vesz részt. Csak korlátozott számú rendszergazda férhet hozzá az NLP Cloud szerverekhez.

Katasztrófa helyreállítás

Az NLP Cloud rendszeres biztonsági mentéseket készít az információkról, és rendszeresen értékeli, hogy képes-e visszaállítani az adatokat egy nagyobb probléma esetén.

Változásellenőrzés

Az NLP Cloud szigorú irányelveket alkalmaz, hogy egyensúlyt teremtsen a szabályozás és a sebesség között a rendszerkonfigurációk módosítása során.

Behatolási tesztek

Külső biztonsági szakemberek segítségével alapos vizsgálatokat végzünk az NLP Cloud rendszerén.

Gyakran ismételt kérdések

Mi az a token?

A token egy egyedi entitás, amely lehet egy kis szó, egy szó része vagy írásjel. Átlagosan 1 token 4 karakterből áll, és 100 token nagyjából 75 szónak felel meg. A természetes nyelvfeldolgozó modelleknek tokenekké kell alakítaniuk a szöveget, hogy feldolgozhassák azt.

Kipróbálhatom az NLP Cloudot ingyen?

Igen. Az összes I modell ingyenesen tesztelhető a hitelkártya nélküli Free csomagnak köszönhetően, de az átviteli sebesség ennél a csomagnál nagyon korlátozott. A fizetős tervcsomag a legjobb módja az összes funkció korlátozás nélküli, egyszerű tesztelésének. Ehhez a tervhez hitelkártya szükséges, de automatikusan kap egy kezdeti 15 dolláros kreditet a tesztjeihez.

Ellenőrizhetem a fizetős fogyasztásomat?

Igen, van egy "Havi használat" szakasz a műszerfalon, amely lehetővé teszi, hogy nyomon követhesse a hónap során végrehajtott kérések számát és a generált tokenek számát. Ez valós időben frissül.

Beállíthatok egy felső határt a fizetős fogyasztásomra?

Igen, a műszerfalon beállíthat puha korlátokat (hogy egyszerűen csak riasztásokat kapjon) és kemény korlátokat (hogy teljesen leállítsa a fogyasztást).

Mit jelent a finomhangolás?

A finomhangolás a saját AI létrehozását ("kiképzését") jelenti a saját adataival. Az ötlet lényege, hogy sok példát adsz az AI modellnek (egy "adatkészletben"), így az tőled tanul, és ezután kiválóan megoldja a felhasználási esetet. Ez a legjobb módja annak, hogy a gépi tanulásban korszerű eredményeket érjünk el. Nem feltétlenül kell túl sok időt fordítania a finomhangoló adathalmazra, mivel a modern AI-modellek kevés példával is finomhangolhatók. Például már 500 példával is nagyszerű eredményeket érhet el. A Dolphin, a Yi 34B és a Mixtral 8x7B finomhangolást végezhet az NLP Cloudon.

Telepíthetem a modelljeit a saját szervereimen?

Igen. A legtöbb mesterséges intelligencia-modellünk elérhető az élen / on-premise. Mérnökeink szívesen segítenek, ezért ne habozzon kapcsolatba lépni velünk, ha további kérdései vannak az adatvédelemmel és az alacsony késleltetéssel kapcsolatban.

Szükségem van GPU-ra?

Attól függ. A legtöbb AI-modellünk nagyon jól működik GPU nélkül is. De a legfejlettebb generatív modelleknek, mint a ChatDolphin, GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B, Yi 34B és Mixtral 8x7B, GPU-ra van szükségük a nagyobb bemenetek és kimenetek kezeléséhez és a gyors reagáláshoz. Általánosságban elmondható, hogy a legtöbb modellünk esetében a GPU használata ajánlott a sorozatgyártáshoz, mivel jelentősen javítja az átviteli teljesítményt és a válaszidőt.

Hogyan hasonlítod össze a GPT-5 és a GPT-5-tel?

A GPT-5 és GPT-4 az OpenAI által létrehozott fejlett mesterséges intelligencia modellek. Ezek azonban nem az adatvédelemre összpontosítanak, és ezek a modellek számos felhasználási esetet korlátoznak. Az NLP Cloudnál ezt a monopóliumot szeretnénk ellensúlyozni azzal, hogy nagyszerű nyílt forráskódú és házon belüli alternatívákat ajánlunk a GPT-5 és GPT-4 helyett, mint például a GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B, Finomhangolt LLaMA 3.3 70B, ChatDolphin, Mixtral 8x7B, Yi 34B és még sok más!

Hogyan hasonlítod össze az OpenAI Whisperrel?

Az OpenAI Whisper egy nyílt forráskódú beszéd-szöveg modell. Mivel nyílt forráskódú, gyors Whisper API-t kínálunk az NLP Cloudon!

Hogyan viszonyul az OpenAI-hoz?

Az NLP Cloud egy kis és rendkívül dinamikus technológiai vállalat, amely a legjobb nyílt forráskódú AI-modelleket kínálja tisztességes áron. Saját házon belüli modelljeinket is javasoljuk. Az NLP Cloud nem csak sokkal inkább az adatvédelemre összpontosít, és olcsóbb, mint az OpenAI, de a felhasználás tekintetében is sokkal kevésbé vagyunk korlátozóak, és számos olyan funkciót és modellt kínálunk, amelyeket az OpenAI nem. Például a modelljeinket helyben is telepítheti, HIPAA / GDPR kompatibilisek vagyunk, számos API végpontot ajánlunk speciális felhasználási esetekre, és még sok minden mást!

Szükségem van egy konkrét felhasználási esetre vagy modellre, amely még nem támogatott, tudja támogatni?

Igen! Nagyon reaktívak és rugalmasak vagyunk. A jelenlegi modelljeink és funkcióink többsége azért létezik, mert ügyfeleink kérték őket, ezért kérjük, tudassa velünk, hogy mire van szüksége.