**劃重點:**

- ?? Perplexity AI 推出兩款新的在線大語言模型，通過API公開訪問，標志著公眾首次能夠使用'pplx-7b-online'和'pplx-70b-online'。

- ?? 與傳統(tǒng)的離線LLM不同，這些模型利用實時互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對查詢的即時、精確響應，解決了獲取最新體育比分等實時信息的難題。

- ?? 這兩款模型在新鮮度、真實性和整體偏好方面持續(xù)優(yōu)于同類模型，開發(fā)者可立即通過Perplexity的API創(chuàng)建應用程序，體驗其獨特功能。

站長之家（ChinaZ.com）12月4日 消息:Perplexity AI，一家創(chuàng)新的人工智能初創(chuàng)公司，近日推出了一項能夠改變信息檢索系統(tǒng)的解決方案。該公司推出了兩款新的大語言模型（LLMs），分別是'pplx-7b-online'和'pplx-70b-online'，標志著首次通過API公開訪問在線LLMs。與傳統(tǒng)的離線LLMs(如Claude2)不同，這些模型利用實時互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，能夠實現(xiàn)對查詢的即時、精確響應，克服了獲取最新體育比分等實時信息的難題。

Perplexity在線模型在人工智能領域的獨特之處在于其通過API提供的獨特功能。雖然現(xiàn)有的LLMs如Google Bard、ChatGPT和BingChat在在線瀏覽方面取得了進展，但沒有通過API擴展這一功能。該公司將這一能力歸功于其內部搜索基礎設施，該基礎設施涵蓋了大量高質量網(wǎng)站，優(yōu)先考慮權威來源，并采用先進的排名機制，以實時呈現(xiàn)相關可靠信息。這些實時的“片段”被整合到LLMs中，以促進及時的響應。這兩個模型都是基于mistral-7b和llama2-70b基礎模型構建的。

值得注意的是，Perplexity AI不僅將這些模型與最先進的技術整合在一起，還對其進行了優(yōu)化，以實現(xiàn)最佳性能。這一精心的過程涉及利用內部數(shù)據(jù)承包商策劃的多樣、頂級培訓集。這一持續(xù)的優(yōu)化確保這些模型在幫助性、真實性和新鮮度方面表現(xiàn)卓越。

為驗證這些模型的有效性，Perplexity AI進行了全面的評估，使用各種提示，評估了幫助性、真實性和新鮮度等因素。這些評估涉及與OpenAI的gpt-3.5和Meta AI的llama2-70b等領先模型的比較，重點關注整體性能和具體標準。

這些評估的結果令人印象深刻。無論是pplx-7b-online還是pplx-70b-online，在新鮮度、真實性和整體偏好方面都持續(xù)優(yōu)于其同類產品。例如，在新鮮度標準下，pplx-7b和pplx-70b分別達到了1100.6和1099.6的估計Elo分數(shù)，超過了gpt-3.5和llama2-70b。

從即日起，開發(fā)者可以訪問Perplexity的API，利用這些模型的獨特功能創(chuàng)建應用程序。定價結構基于使用情況，對早期測試者提供了特別計劃。

這一Perplexity的創(chuàng)新發(fā)布引入了人工智能驅動的信息檢索系統(tǒng)的一場變革。通過API引入pplx-7b-online和pplx-70b-online模型解決了現(xiàn)有離線LLMs的局限性，并展示了在提供準確、實時和真實信息方面的卓越性能。

pplx-api:https://docs.perplexity.ai/docs/getting-started

使用Perplexity Labs免費試用在線模型:https://labs.perplexity.ai/

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