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各个大模型tokens价格

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截止 2024 年 5 月，我查询到的大模型Token价格供您参考：

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内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

学习笔记：Generative AI for Everyone吴恩达

token，通常指的是：文本中可以被视为一个单独单位的元素，比如单词、数字或符号。如图所示，普通常见单词，使用一个token，但是不常见的单词可能被计算机拆分，于是会消耗更多的token.如果需要使用300个单词，大概会使用400个token.一般token消化会比单词书多出33%左右。价格举例：计算举例：一个人每分钟阅读250个词，一小时可以阅读15000个词；但因为需要输入以后才有输出，所以文本输入假设与文本输出相同，那输入同样需要15000个词；输入与输出一共需要30000个词，按照转化率，约需要40000个token；按每1千个token需要0.002美元来看，GPT3.5供一个成年人阅读使用1小时，消耗0.08美元即8美分;当然如果变成GPT4，费用就变成了2.4美元

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「3月14日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🤖Claude 3 Haiku API发布：最快、性价比最高的型号。每百万输入token 0.25美元，每百万输出token 1.25美元。可以处理和分析400起最高法院案件或2500张图片只需1美元。🔗 https://x.com/imxiaohu/status/1768284259792691366?s=202⃣️🚀Starship第三次飞行测试：SpaceX星际飞船成功发射进入预定轨道。重达5000吨，成为有史以来最大的飞行器。🔗 https://x.com/imxiaohu/status/1768273741262520394?s=203⃣️🚫Midjourney禁止生成拜登和特朗普的图片：以应对美国总统选举，禁止生成拜登和特朗普的虚假图片。测试发现尝试生成特定图片时会收到警告。CEO David Holz强调不想在政治言论上花费太多时间。🔗 https://x.com/imxiaohu/status/1768258401518362625?s=204⃣️💻零一万物大模型开放API接口：1000,000 tokens最低6元。

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如果借用大模型进行本地训练

借用大模型进行本地训练的相关内容如下：对于 SDXL 大模型： 1. 模型组成：分为两个部分，base+refiner 是必须下载的，base 用于文生图操作，refiner 用于细化生成的模型以获得更丰富的细节；还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 下载途径：三个模型的下载链接可关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取。 3. 部署步骤：首先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成后启动 webUI 即可在模型中看到 SDXL 模型。 4. 使用方法：先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数，尺寸可设为 10241024 进行生成。部署和训练自己的大模型的主要步骤： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，如开源的预训练模型 BERT、GPT 等，也可自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。对于基于百川大模型的训练：选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。学习率和训练轮次非常重要，需根据数据集大小和收敛情况设置。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度。显存小的朋友可减少 batch size 和开启量化训练，内置的 QLora 训练方式好用。需要用到 xformers 的依赖，显存占用 20G 左右，需耐心等待。

大模型训练的底层逻辑是什么

大模型训练的底层逻辑主要包括以下方面： 1. 参数数量庞大：大模型拥有从数十亿到数千亿的大量参数，这些参数在学习过程中不断调整，帮助模型更深入地理解和生成数据。 2. 多模态原理：以图片生成为例，如当前较火的 StableDiffusion 所采用的扩散模型，其训练过程是先给海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点，模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律并沉淀下来。后续输入文字后，模型根据文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点以生成最终图片。 3. 数据依赖：大模型通过处理和理解海量数据来学习，包括文本、图像、音频等。但也存在知识局限性，如无法获取实时性、非公开或离线的数据。 4. 存在问题：大模型技术本质导致输出结果具有不可预测性，存在幻觉问题，会提供虚假、过时或通用信息，且应用时还需考虑数据安全性。

国内外好用的图生视频模型

以下是一些国内外好用的图生视频模型：可灵（国内，免费）网址：https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。支持图生视频首尾帧功能。提示词可使用中文。文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同。默认生成 5s 的视频。 ETNA（国内）网址：https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。文生视频，支持中文，时空理解。关于可灵的文生视频效果，测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试： 1. 场景识别：包括室内和室外，如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别：涵盖静态和动态物体，如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别：包括面部和姿态，如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒，一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别：包含基本和复杂动作，如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测：有简单和复杂事件，如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化：涉及光线和天气，如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景：包括单一和多对象场景，如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景：有遮挡和非标准场景，如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界，一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测：包含小物体和微表情，如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。

你自己使用的是什么模型

以下是关于模型的相关信息：新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化，原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。在 AI 输入框下方有一个下拉列表，允许选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用的模型包括：GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中，cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有非常大的上下文窗口，与其他大型语言模型相比，不太可能恶意行事。

推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型

目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面，一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。

AI 大模型命名带有-instruct的含义

AI 大模型中带有“instruct”通常与指令微调相关。在大模型的训练过程中，指令微调是其中一个重要阶段。此阶段模型被训练以理解并执行具体指令，例如翻译文本等，从而能够回答问题。指令微调阶段输入的内容通常包括三个部分，如“Instruct：请你翻译下面这段话”“Input：一段英文”“Output：一段中文”。通过指令微调，模型能够更好地按照人类的期望和具体要求进行输出。

我现在想让ai给出计算机硬件配置，然后从京东商城上检索，得到价格，然后给出一个配置单。我想问问大家这个怎么解决？

目前要实现您描述的这个需求具有一定的复杂性。首先，让 AI 直接给出准确的计算机硬件配置并从京东商城上检索价格存在一些技术挑战。因为这需要 AI 具备对计算机硬件的深入了解、与京东商城数据接口的对接以及价格实时更新的处理能力。从技术实现的角度来看，可能需要以下步骤： 1. 训练一个专门针对计算机硬件配置的 AI 模型，使其能够根据用户的需求和预算生成合理的硬件配置清单。 2. 开发与京东商城的接口程序，以获取实时的商品价格信息。 3. 将生成的配置清单与获取的价格信息进行整合，生成最终的配置单。但需要注意的是，京东商城的数据接口可能不对外开放，获取价格信息可能存在法律和合规方面的限制。同时，这样的系统开发需要较高的技术水平和资源投入。

有什么AI 分析工具可以用来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。

以下是一些可用于研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息的 AI 分析工具： 1. 市场分析方面：有能够处理大量数据的工具，可帮助您快速了解市场动态，比如识别哪些产品受欢迎、价格区间以及销量等关键信息。 2. 关键词优化：部分 AI 工具可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，以优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：一些 AI 设计工具能根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具能够撰写有说服力的产品描述和营销文案，从而提高转化率。 5. 图像识别和优化：借助 AI 图像识别技术可以选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：某些 AI 工具可以分析不同价格点对销量的影响，协助制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：通过 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 可根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。此外，汽车公司也会使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。中小企业还能通过使用 AI 工具分析大量的客户和市场数据，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导，形成数据驱动决策的闭环，不断优化业务。

用哪些AI工具获取某个领域内的热销产品及价格，请举例具体说明

以下是关于使用 AI 工具获取某个领域内的热销产品及价格的相关信息：使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间和销量等关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析并推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术帮助选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。常用于营销领域的 AI 工具举例： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如何用AI获取某个领域内的热销产品及价格

以下是关于如何用 AI 获取某个领域内的热销产品及价格的方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间和销量等关键信息。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：运用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。

如何用Ai 做产品价格分析？

使用 AI 进行产品价格分析可以参考以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间和销量等关键信息。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名和可见度。 3. 价格策略：通过 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 4. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。