Inception: Mercury 3
inception/mercury-3Modello testuale a diffusione di Inception per dialoghi, lavoro su documenti ampi e attività intellettuali in più passaggi.
Un modello testuale basato sulla diffusione
Mercury 3 è un modello Inception che usa un approccio a diffusione per generare testo. Prosegue la famiglia Mercury, sviluppata per applicazioni interattive e attività con più richieste consecutive al modello. Nella descrizione di Mercury 3, Inception evidenzia assistenza conversazionale, apprendimento, lavoro con i dati e scenari agentici di ricerca.
L’architettura a diffusione è una proprietà del modello. Non stabilisce il tempo di risposta di una specifica applicazione: il risultato dipende anche dalla dimensione della richiesta, dalla lunghezza dell’uscita e dalle condizioni del servizio. In Ailoot Mercury 3 accetta testo e restituisce testo. L’interfaccia si presta a spiegazioni, elaborazione di documenti e preparazione del passo successivo usando le informazioni fornite.
Contesto ampio per un lavoro collegato
Per Mercury 3 in Ailoot è indicato un contesto di 1 000 000 token. In una sola discussione si può raccogliere un grande insieme di materiali testuali: descrizione del prodotto, regole, corrispondenza e requisiti del risultato. Il valore pratico del contesto ampio emerge quando la risposta deve considerare più parti del compito contemporaneamente, per esempio confrontare una procedura di assistenza con le condizioni contrattuali e preparare una risposta a una richiesta specifica.
Per una richiesta simile è utile identificare i documenti, mantenerne i titoli e chiedere di indicare il materiale su cui si fonda ogni conclusione. Se l’attività ha più fasi, definire un risultato intermedio: prima le regole pertinenti, poi l’analisi del caso, infine una bozza di risposta. Questo facilita la verifica e permette di precisare una fase senza descrivere nuovamente tutto il compito.
Scenari interattivi
In un dialogo didattico Mercury 3 può essere usato per analizzare una soluzione, preparare un suggerimento o spiegare un concetto al livello scelto. Nel lavoro con i dati, si possono fornire descrizioni dei campi, un campione testuale e una domanda per ottenere una spiegazione delle regolarità o un piano di trasformazione. Per l’assistenza, allegare le regole e chiedere una risposta chiara che consideri la situazione dell’utente.
Questi scenari usano il modello testuale come parte di un processo di lavoro. Ricerca autonoma sul web, controllo del browser, accesso ai sistemi aziendali e conversazione vocale dipendono dagli strumenti collegati all’applicazione. Mercury Voice e Mercury Decide sono prodotti Inception separati; le loro capacità specialistiche non rientrano nella descrizione di Mercury 3.
Disponibile tramite Ailoot API
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text- Tipi di output
text- Contesto
- Non specificato nel catalogo
- Risposta massima
- Non specificato nel catalogo
- Input
- 0,0002 USD / 1K
- Output
- 0,0007 USD / 1K
- Lettura dalla cache
- 0,00002 USD / 1K
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text- Tipi di output
text- Contesto
- Non specificato nel catalogo
- Risposta massima
- Non specificato nel catalogo
- Input
- 0,0002 USD / 1K
- Output
- 0,0007 USD / 1K
- Lettura dalla cache
- 0,00002 USD / 1K
POST /v1/chat/completions- Tipi di input
text- Tipi di output
text- Contesto
- Non specificato nel catalogo
- Risposta massima
- Non specificato nel catalogo
- Input
- 0,0002 USD / 1K
- Output
- 0,0007 USD / 1K
- Lettura dalla cache
- 0,00002 USD / 1K
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text- Tipi di output
text- Contesto
- Non specificato nel catalogo
- Risposta massima
- Non specificato nel catalogo
- Input
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In una sola discussione si può raccogliere un grande insieme di materiali testuali: descrizione del prodotto, regole, corrispondenza e requisiti del risultato. Il valore pratico del contesto ampio emerge quando la risposta deve considerare più parti del compito contemporaneamente, per esempio confrontare una procedura di assistenza con le condizioni contrattuali e preparare una risposta a una richiesta specifica.\n\nPer una richiesta simile è utile identificare i documenti, mantenerne i titoli e chiedere di indicare il materiale su cui si fonda ogni conclusione. Se l’attività ha più fasi, definire un risultato intermedio: prima le regole pertinenti, poi l’analisi del caso, infine una bozza di risposta. Questo facilita la verifica e permette di precisare una fase senza descrivere nuovamente tutto il compito.\n\n### Scenari interattivi\n\nIn un dialogo didattico Mercury 3 può essere usato per analizzare una soluzione, preparare un suggerimento o spiegare un concetto al livello scelto. Nel lavoro con i dati, si possono fornire descrizioni dei campi, un campione testuale e una domanda per ottenere una spiegazione delle regolarità o un piano di trasformazione. Per l’assistenza, allegare le regole e chiedere una risposta chiara che consideri la situazione dell’utente.\n\nQuesti scenari usano il modello testuale come parte di un processo di lavoro. Ricerca autonoma sul web, controllo del browser, accesso ai sistemi aziendali e conversazione vocale dipendono dagli strumenti collegati all’applicazione. 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