阿里云百炼

简介: 阿里云百炼支持多语言模型,适用于不同问答场景。初始内置问答基础上,用户可上传文档定制应用,针对每个项目“投喂”特定知识,优化答案检索,降低运维成本。模型管理允许关联不同知识库和设置敏感词以保护隐私。计费依据模型类型,大语言模型按Input和Output Token数,语音识别按时长计费。输入和输出分别计费,考虑资源消耗差异。

我们在使用阿里云百炼时,创建应用时可以选择里的不同语言模型,每个模型对应的问答特点都不同,所有应用一开始就会有一些他们内置的基本问答,其次我们可以对我们不同应用进行不同的业务处理,阿里云百炼可以针对每个应用进行文档”投喂“,我们和人工智能对话时会优先输出我们的文档中的答案,然后自己在补充点答案,这样我们对每个不同的项目都可以进行着重点不同的处理,极大降低运维成本

如何管理大模型
例如我们有3个关于项目的项目,我们首先可以上传一些针对我们所负责的项目通用的文档,然后在对每个项目进行不同的”投喂“,形成每个独立的大模型,当然它也可以关联不同项目的知识库,用于及时补充更新模型数据
同时我们也可以针对一些问题,设置一些敏感词汇和上下文,保护企业隐私

如何计费
计费单价:模型推理的计费单价随着模型服务、模型规格和计费模式而变化,例如,大语言类模型通常根据输入/输出的Token数量进行计费,语音识别类模型采用输入语音文件的时长进行计费。大语言模型通常采用输入(input)和输出(output)分别计费的方式,这是因为模型在推理过程中,输入和输出的资源消耗不同。
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输入(input)计费:针对用户向模型提交的请求数据进行计费。这包括了用户提交给模型的文本、图像、音频等原始数据。

输出(output)计费:针对模型返回给用户的输出结果进行计费。这包括了模型生成的文本、图像、音频等处理结果。

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