豆包大模型是什么
豆包大模型是字节跳动推出的AI大模型家族，包括 豆包PixelDance、豆包Seaweed 视频生成、文生图、图生图、同声传译、角色扮演、语音合成、声音复刻、语音识别、Function Call和向量化等多个模型。豆包大模型具备强大的语言理解、生成和逻辑能力，能进行个性化创作、情绪丰富的语音合成、高精度语音识别、多风格图像生成和顶级的视频生成。豆包大模型通过火山引擎提供服务，支持企业和开发者构建智能化应用，推动AI技术在多种业务场景中的落地。
豆包大模型的性能在多个评测中表现优异，例如在包括MMLU、BBH、GSM8K和HumanEval在内的11个业界公认的基准测试集中，Doubao-pro-4k模型的总体得分达到了76.8分，在代码能力、专业知识和指令遵循等方面的显著进步。
豆包大模型的主要功能
- 通用模型：字节跳动自研LLM模型，支持128K长文本，全系列可精调，具备更强的理解、生成、逻辑等综合能力，适配问答、总结、创作、分类等丰富场景。
- 视频生成：通过精准语义理解、强大动态及运镜能力创作高质量视频，支持文本和图片生成两种模式。
- 角色扮演：创作个性化角色，具备上下文感知和剧情推动能力，适合虚拟互动和故事创作。
- 语音合成：生成自然生动的语音，能表达多种情绪，适用于文本到语音转换。
- 声音复刻：快速克隆声音，高度还原音色和自然度，支持跨语种迁移，用于个性化语音合成。
- 语音识别：准确识别和转录语音，支持多语种，适用于语音命令和转录服务。
- 文生图：将文本转换为图像，擅长图文匹配和中国文化元素创作，用于图像生成和视觉内容创作。
- 图生图：基于现有图像生成新图像，支持风格变换、扩图、重绘和涂抹等创意操作。
- 同声传译：提供超低延时且自然高质量的实时翻译，支持跨语言同音色翻译，打破沟通中的语言壁垒。
- Function Call：准确识别和抽取功能参数，适合复杂工具调用和智能交互。
- 向量化：提供向量检索能力，支持LLM知识库的核心理解，适用于多语言处理。
豆包大模型的功能特点
- 豆包通用模型Pro：字节跳动自研的高级语言模型，支持128K长文本处理，适用于问答、总结、创作等多种场景。
- 豆包通用模型Lite：轻量级语言模型，提供更低的成本和延迟，适合预算有限的企业使用。
- 豆包·视频生成模型：利用先进的语义理解技术，将文本和图片转化为引人入胜的高质量视频内容。
- 豆包·语言识别模型：具备高准确率和灵敏度，能够快速准确地识别和转写多种语言的语音。
- 豆包·Function Call模型：专为复杂工具调用设计，提供精确的功能识别和参数抽取能力。
- 豆包·文生图模型：将文字描述转化为精美图像，尤其擅长捕捉和表现中国文化元素。
- 豆包·语音合成模型：能够合成自然、生动的语音，表达丰富的情感和场景。
- 豆包·向量化模型：专注于向量检索，为知识库提供核心理解能力，支持多种语言。
- 豆包·声音复刻模型：仅需5秒即可实现声音的1:1克隆，提供高度相似的音色和自然度。
- 豆包·同声传译模型：实现超低延迟的实时翻译，支持跨语言同音色翻译，消除语言障碍。
- 豆包·角色扮演模型：具备个性化角色创作能力，能够根据上下文感知和剧情推动进行灵活的角色扮演。
豆包大模型的产品官网
- 产品官网：volcengine.com/product/doubao
如何使用豆包大模型
- 确定需求：明确项目或业务需求，比如是否需要文本生成、语音识别、图像创作、视频生成等。
- 选择合适的模型：根据需求选择合适的豆包大模型，例如文生图模型、语音合成、视频生成模型等。
- 注册和访问火山引擎：访问火山引擎官网注册账户，是字节跳动的云服务平台，提供豆包大模型的服务。
- 申请访问权限：在火山引擎平台上申请使用豆包大模型的权限，填写相关信息和使用场景。
- API接入：获取相应的API接口信息，包括API的端点、请求方法和必要的认证信息。
- 开发和测试：根据API文档开发应用程序，将豆包大模型集成到你的业务流程中。进行充分测试，确保模型的输出符合预期。
- 部署应用：在测试无误后，将集成了豆包大模型的应用部署到生产环境。
- 监控和优化：监控应用的性能和模型的效果，根据反馈进行优化。
豆包大模型的产品定价
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大语言模型
- 按tokens使用量付费：
- Doubao-lite-4k（包括分支版本lite-character）：上下文长度4K、输入0.0003元/千tokens、输出0.0003元/千tokens、后付费、免费额度50万tokens。
- Doubao-lite-32k：上下文长度32K、输入0.0003元/千tokens、输出0.0006元/千tokens后付费、免费额度50万tokens。
- Doubao-lite-128k：上下文长度128K、输入0.0008元/千tokens、输出0.0010元/千tokens后付费、免费额度50万tokens。
- Doubao-pro-4k（包括分支版本pro-character、pro-functioncall）：上下文长度4K、输入0.0008元/千tokens、输出0.0020元/千tokens后付费、免费额度50万tokens。
- Doubao-pro-32k：上下文长度32K、输入0.0008元/千tokens、输出0.0020元/千tokens后付费、免费额度50万tokens。
- Doubao-pro-128k：上下文长度128K、输入0.0050元/千tokens、输出0.0090元/千tokens后付费、免费额度50万tokens。
- 按模型单元付费：独占的算力资源，更加独立可控
- Doubao-lite-4k、Doubao-lite-32k：可承载性能（TPS）3000、按小时60元/个、包月28000元/个。
- Doubao-lite-128k：可承载性能（TPS）4500、按小时240元/个、包月112000元/个。
- Doubao-pro-4k、Doubao-pro-32k：可承载性能（TPS）3200、按小时160元/个、包月80000元/个。
- Doubao-pro-128k：可承载性能（TPS）3500、按小时1200元/个、包月550000元/个。
- 按tokens使用量付费：
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视觉模型
- 豆包-文生图模型-智能绘图：推理服务、0.2元/次、后付费、免费额度200次。
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语音大模型
- Doubao-语音合成：推理服务、5元/万字符、后付费、免费额度5000字符。
- Doubao-声音复刻：推理服务、8元/万字符、后付费、免费额度5000字符。
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向量模型
- Doubao-embedding：最长输入长度4K、输入0.0005元/千tokens、后付费、免费50万tokens。
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模型精调
- 按tokens使用量（训练文本*训练迭代次数）计费，训练完成后出账。
- Doubao-lite-4k、Doubao-lite-32k、Doubao-lite-128k：LoRA定价0.03元/千tokens、后付费。
- Doubao-pro-4k、Doubao-pro-32k、Doubao-pro-128k：LoRA定价0.05元/千tokens、后付费。
更多模型及定价信息，可访问豆包大模型官网获取最新信息。
豆包大模型的应用场景
- 内容创作与媒体：使用文生图、图生图、视频生成模型生成文章配图、漫画、海报、短视频等视觉内容。语音合成模型为视频、动画制作配音。
- 客户服务：通过角色扮演模型提供虚拟客服和聊天机器人服务。使用语音识别和语音合成模型改善语音客服系统。
- 教育与培训：文生图模型辅助教学材料的制作，如生成教学插图。角色扮演模型创建个性化学习体验和虚拟教师。
- 娱乐与游戏：在游戏中使用角色扮演模型创建非玩家角色（NPC）的对话和行为。用语音合成模型为游戏角色提供自然的语言交流。
- 智能助手：结合语音识别和语音合成模型，开发智能个人助理。用文生图模型生成个性化的推荐内容。
- 市场与广告：用文生图模型自动生成广告创意和营销素材。用通用模型分析消费者反馈，优化广告文案。
- 企业自动化：通过Function Call模型自动化复杂的工作流程和工具调用。用向量化模型进行高效的信息检索和知识管理。
- 搜索与推荐：用向量化模型改善搜索引擎的准确性和响应速度。结合通用模型为用户推荐相关内容或产品。
- 法律与金融：用通用模型进行合同分析、案件研究和合规检查。用语音识别模型转录会议记录和访谈内容。
数据统计
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Gemma是什么 Gemma是由谷歌DeepMind和谷歌的其他团队开发的一系列轻量级、先进的开放AI模型，基于与Gemini模型相同的技术，旨在帮助开发者和研究人员构建负责任的AI应用。Gemma模型系列包括两种权重规模的模型：Gemma 2B 和 Gemma 7B，提供预训练和指令微调版本，支持多种框架，如JAX、PyTorch和TensorFlow，以在不同设备上高效运行。 Gemma的官方入口 Gemma的官网主页：https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cn Gemma的Hugging Face模型：https://huggingface.co/models?search=google/gemma Gemma的Kaggle模型地址：https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/ Gemma的技术报告：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf 官方PyTorch实现GitHub代码库：https://github.com/google/gemma_pytorch Gemma的Google Colab运行地址：https://colab.research.google.com/github/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/gemma/docs/lora_tuning.ipynb Gemma的主要特性 轻量级架构：Gemma模型设计为轻量级，便于在多种计算环境中运行，包括个人电脑和工作站。 开放模型：Gemma模型的权重是开放的，允许用户在遵守许可协议的情况下进行商业使用和分发。 预训练与指令微调：提供预训练模型和经过指令微调的版本，后者通过人类反馈强化学习（RLHF）来确保模型行为的负责任性。 多框架支持：Gemma支持JAX、PyTorch和TensorFlow等主要AI框架，通过Keras 3.0提供工具链，简化了推理和监督微调（SFT）过程。 安全性与可靠性：在设计时，Gemma遵循Google的AI原则，使用自动化技术过滤训练数据中的敏感信息，并进行了一系列安全评估，包括红队测试和对抗性测试。 性能优化：Gemma模型针对NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs等硬件平台进行了优化，确保在不同设备上都能实现高性能。 社区支持：Google提供了Kaggle、Colab等平台的免费资源，以及Google Cloud的积分，鼓励开发者和研究人员利用Gemma进行创新和研究。 跨平台兼容性：Gemma模型可以在多种设备上运行，包括笔记本电脑、台式机、物联网设备和云端，支持广泛的AI功能。 负责任的AI工具包：Google还发布了Responsible Generative AI Toolkit，帮助开发者构建安全和负责任的AI应用，包括安全分类器、调试工具和应用指南。 Gemma的技术要点 模型架构：Gemma基于Transformer解码器构建，这是当前自然语言处理（NLP）领域最先进的模型架构之一。采用了多头注意力机制，允许模型在处理文本时同时关注多个部分。此外，Gemma还使用了旋转位置嵌入（RoPE）来代替绝对位置嵌入，以减少模型大小并提高效率。GeGLU激活函数取代了标准的ReLU非线性激活，以及在每个Transformer子层的输入和输出都进行了归一化处理。 训练基础设施：Gemma模型在Google的TPUv5e上进行训练，这是一种专为机器学习设计的高性能计算平台。通过在多个Pod（芯片集群）上进行模型分片和数据复制，Gemma能够高效地利用分布式计算资源。 预训练数据：Gemma模型在大量英语数据上进行预训练（2B模型大约2万亿个token的数据上预训练，而7B模型则基于6万亿个token），这些数据主要来自网络文档、数学和代码。预训练数据经过过滤，以减少不想要或不安全的内容，同时确保数据的多样性和质量。 微调策略：Gemma模型通过监督式微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行微调。这包括使用合成的文本对和人类生成的提示响应对，以及基于人类偏好数据训练的奖励模型。 安全性和责任：Gemma在设计时考虑了模型的安全性和责任，包括在预训练阶段对数据进行过滤，以减少敏感信息和有害内容的风险。此外，Gemma还通过了一系列的安全性评估，包括自动化基准测试和人类评估，以确保模型在实际应用中的安全性。 性能评估：Gemma在多个领域进行了广泛的性能评估，包括问答、常识推理、数学和科学问题解答以及编码任务。Gemma模型与同样规模或更大规模的开放模型进行了性能对比，在MMLU、MBPP等18个基准测试中，有11个测试结果超越了Llama-13B或Mistral-7B等模型。 开放性和可访问性：Gemma模型以开源的形式发布，提供了预训练和微调后的检查点，以及推理和部署的开源代码库。这使得研究人员和开发者能够访问和利用这些先进的语言模型，推动AI领域的创新。 常见问题 Gemma一词的含义是什么？ Gemma在拉丁语中的意思是“宝石”。 Gemma是开源的吗？ Gemma是开源开放的大模型，用户可在Hugging Face查看和下载其模型。 Gemma模型的参数量是多少？ Gemma目前提供20亿和70亿参数量的模型，后续还会推出新的变体。
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