Modeller

Vyn Modeller listar varje modell tillgänglig för er organisation och låter dig avgöra vilka som är aktiverade. Varje rad visar modellens typ och underleverantören som faktiskt tar emot er data när den körs, vilket är kolumnen som spelar störst roll för en granskning av personuppgiftsbiträdesavtal.

De fyra modelltyperna

• Genereringsmodeller — motorn bakom en assistents resonemang och textgenerering.
• Textinbäddningsmodeller — omvandlar dokument till sökbara vektorer för kunskapssökning.
• Transkriberingsmodeller — omvandlar tal till text.
• Bildmodeller — genererar och redigerar bilder utifrån textbeskrivningar.

Underleverantörskolumnen

Varje modells rad visar dess underleverantör: modellens leverantör för en modell nådd via ett externt API, eller Intrics egen infrastrukturleverantör för en modell Intric hostar själv. Använd den här kolumnen när ni granskar personuppgiftsbiträdesavtal eller avgör vilka modeller som passar en given säkerhetsklassificering.

Kurerade val

Utöver enskilda modeller erbjuder Intric fyra kurerade val assistenter kan använda i stället för att namnge en specifik modell: Balanserad, Snabb, Ekonomisk, och Smartast. Var och en följer en bra aktuell modell för den prioriteringen allteftersom den underliggande katalogen utvecklas.

Tokenkostnad för egna modeller

Viktigt

För standardmodeller från leverantörer känner Intric redan till prissättningen och tillämpar den automatiskt på användnings- och kostnadsrapportering. För egna modeller — egenhostade eller organisationsspecifika driftsättningar — har Intric inget sätt att känna till priset, så sätt tokenkostnaden själv i modellens konfiguration, matchande er faktiska förhandlade avgift snarare än ett publikt listpris. Håll den aktuell: ett föråldrat eller saknat värde leder till för lågt eller för högt redovisade siffror varhelst den modellens kostnad visas, inklusive Användning och Fakturering.

Så väljer du vilka modeller att aktivera

Några principer värda att tillämpa när du avgör vilka modeller som ska aktiveras och var:

• De flesta moderna modeller är generella och hanterar vardagsuppgifter bra — komplicera inte valet i onödan.
• Använd en snabb modell för den personliga assistenten och enkla uppgifter; spara modeller med starkare resonemang för komplex analys.
• Begränsa åtkomsten till de mest kapabla — och ofta dyraste — modellerna till de klassificeringar där de verkligen behövs.