Baidu: ERNIE-Light-DT-1.0 · Baidu
බායිඩූ: ERNIE-Light-DT-1.0 ia.gratis හි ලබා ගත හැකි බායිඩූ භාෂා ආකෘතියකි. 1024K සන්දර්භය.
කවරය Baidu: ERNIE-Light-DT-1.0
බායිඩූ: ERNIE-Light-DT-1.0 ia.gratis හි ලබා ගත හැකි බායිඩූ භාෂා ආකෘතියකි. 1024K සන්දර්භය.
එය සඳහා කැපී පෙනෙන දේ: බයිඩූ · සාමාන්ය සංවාද · 1024K සන්දර්භය.
භාවිතා කරන ආකාරය Baidu: ERNIE-Light-DT-1.0
-
1
ලියන්න හෝ අපගත කරන්න
ඉහත කොටුවේ ඔබට අවශ්ය දේ ලියන්න — හෝ මෙවලම ඉල්ලා සිටින්නේ නම් ගොනුව උඩුගත කරන්න.
-
2
ජනනය කරන්න
ක්ලික් කරන්න ප් රධාන බොත්තම. ආදාන ආකෘතිය හා ප් රමාණය අනුව තත්පර 2-30 ක් බලා සිටින්න.
-
3
බාගත හෝ හුවමාරු කරන්න
ප්රතිඵල බාගත හෝ සෘජු සබැඳිය හුවමාරු. ජල ලකුණක් නැත, භාවිතා කිරීමට සූදානම්.
නිතර අසන ප්රශ්න
Baidu භාවිතා කිරීමට කොපමණ වියදම් වේද: ERNIE-Light-DT-1.0?
Baidu: ERNIE-Light-DT-1.0 යනු ප් රො ආකෘතියකි: එය භාවිතය සඳහා 28 ටොකන් (~$0.14 අප සඳහා සැබෑ පිරිවැය) වියදම් වේ. ඔබ ප් රො සැලැස්මක් ($9/මාස → 15,000 ටොකන්) හෝ එක්-ෂොට් පැකේජයක් අවශ් ය වේ. ඔබ දැනටමත් නොමිලේ ගිණුමේ ටොකන් තිබේ නම්, ඔබට ඒවා සෘජුවම වැය කළ හැකිය.
Baidu භාවිතා කරන්නේ කොපමණද: ERNIE-Light-DT-1.0 ප් රො සැලැස්ම තුළට ඇතුළු වේ?
ප් රො ($9/මාස) ඔබට 15,000 නැවත නැවතත් ටෝකන ලබා දෙයි. Baidu භාවිතා කිරීම සඳහා 28 ටෝකන: ERNIE-Light-DT-1.0, එය ~535 චක්රය පුරා සම්පූර්ණ භාවිතය. ඔබ කෙටි නම්, එක්-ෂොට් පැකේජ (5,000 / 25,000 / 80,000 ටෝකන) වසරකට පෙර කල් ඉකුත් නොවන ඉතිරියට එකතු වේ.
Baidu විශේෂ වන්නේ කුමක්ද: ERNIE-Light-DT-1.0?
එහි විශේෂිත ශක්තිමත් ස්ථාන: Baidu, සාමාන්ය චැට් සහ 1024K සන්දර්භය වේ.
කොපමණ වේගයෙන් Baidu ප්රතිචාර දක්වයි: ERNIE-Light-DT-1.0?
බායිඩූ: ERNIE-Light-DT-1.0 සමතුලිත වේගයක් ඇත: ප්රතිචාරයක් සඳහා තත්පර 5-15, කැටලොග් හි වේගවත්ම හෝ මන්දගාමීම නොවේ. සැබෑ කාලය ද ප් රශ්න දිග සහ දත්ත මධ්යස්ථානයේ බර මත රඳා පවතී: විශාල සන්දර්භයන් සහිත ආකෘති ඔබ ඉතා දිගු පෙළ ඇතුළත් කරන විට වැඩි කාලයක් ගත වේ.
මම කොහොමද Baidu භාවිතා: ia.gratis දී ERNIE-ආලෝකය-DT-1.0?
ඔබ Baidu: ERNIE-Light-DT-1.0 /chat/ වෙතින් භාවිතා කළ හැක, Baidu: ERNIE-Light-DT-1.0 තෝරා ගැනීමෙන් හෝ POST හි ශරීරයේ `model=ernie-light-dt-1-0-intl` සහිත REST API හරහා. ක්ෂණික සාරාංශය: Baidu චැට් ආකෘතිය. අභ්යන්තර ආකෘති නාමකරණය `ernie-light-dt-1-0-intl` වන අතර, API මගින් ඒකාබද්ධ කිරීමේදී එය ප් රයෝජනවත් වේ.