AI21 labs 是办公大模型开放平台，为用户提供了一系列强大的AI技术服务,涵盖多个领域并提供高效、易用的使用体验。通过AI21 labs的模型为企业提供先进的LLM解决方案。除了基础模型（AI21 labs的新模型 Jamba 和现有的 Jurassic-2 系列）之外，我们还提供针对特定任务量身定制的生产就绪模型，确保其应用领域的精度和专业知识。

1. 基础语言模型

   • Jamba系列顶级基础模型,提供灵活高效的语言能力
   • Jurassic-2系列高性能语言模型,支持多种语言

2. 垂直领域模型

   • 针对特定任务领域(如文本摘要、语法纠正等)提供专业化的模型

3. RAG Engine

   • 内置Retrieval-Augmented Generation引擎,可无缝集成到现有系统中

4. 企业级安全性

   • 端到端的安全措施,满足各种监管标准

5. 专业服务支持

   • 拥有丰富的部署经验,为客户提供定制的集成实施支持

6. 灵活的部署方式

   • 提供SaaS、云端API、私有部署等多种选择

自从大型语言模型 (LLM) 出现以来，自然语言处理 (NLP) 在过去几年中取得了快速发展。这些大型模型基于 Transformers 架构，可以训练更大、更强大的语言模型。

我们将 LLM 分为两大类：自回归和 Masked LM（语言模型）。在本页中，我们将重点介绍自回归 LLM，因为我们的语言模型 Jurassic-2 系列属于此类别。

自回归 LLM 是一种包含数十亿个参数的神经网络模型。它专门针对大量文本进行训练，主要目的是根据输入文本预测后续单词。此预测过程重复多次，每个预测单词都会添加到原始文本中，从而产生完整连贯的文本。这可以是完整的句子和段落，也可以是文章、书籍等。就使用的特定术语而言，“完成”是指模型生成的输出文本，而“提示”是提供给模型的输入或原始文本。

把不断阅读莎士比亚所有作品的过程视为学习语言的一种方式。随着时间的推移，你不仅能够记住他所有的戏剧和诗歌，还能模仿他独特的写作风格。

同样，通过为我们的法学硕士提供大量的文本来源，他们对英语有了全面的了解，并建立了广泛的常识基础。

LLM 使用自然语言进行查询，也称为提示工程。 

您无需编写代码并加载模型，只需编写自然语言提示并将其作为输入传递给模型即可。例如：

训练和部署大型语言模型需要数据、计算和工程资源。LLM（例如我们的 Jurassic-2 模型）在此发挥着重要作用，为学术研究人员和开发人员提供此类技术的使用权。

1、Jamba 的表现优于或匹敌同尺寸的其他型号

Jamba 在推理相关基准测试中得分最高。

2、前所未有的吞吐量提升

Jamba 在长上下文中提供了 3 倍的吞吐量，使其成为同类模型中最高效的模型。

3、优先考虑成本效益和可访问部署

Jamba 是唯一一个能够在单个 GPU 上容纳 140K 上下文的同等规模的模型。