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MediaTek DaVinci 是一個開方式平台，我們相容所有市面上的語言模型，不論從閉源的 Azure OpenAI GPT-4, Claude3, 到開源 (llama2, mistral) 或是自行微調的模型 (breeze-7b, breexe 8x7B 由 MediaTek Research 微調的繁體中文大模型)。因此在服務體驗 (模型成功達成任務的穩定性)、資料機敏性 (可提供地端部署模型，讓所有資料都鎖在企業內部)、成本控管角度 (任務有難易之分，難的可請 GPT-4，簡易的可請Claude3 或甚至開源模型，以達到更有性價比的使用生成式 AI 服務) 等都能夠打造符合企業要求的版本。

MediaTek DaVinci 提供兩種開發 plugin 的方式，1) 以 OpenAPI 方式 2) 以 python 寫程式方式開發。因此，以支援 OpenAPI 的方式來說確實相容 OpenAI 的 plugin；然而，若有更多客製化的開發需求，MediaTek DaVinci 提供 python 寫程式的方式開發，可達到更多樣化的方式開發。

重要元件的介紹、使用方是、上架方式請看這裡。

開發方式請看這裡與這裡。

1. Tokens 是 Azure OpenAI GPT 模型（包括 GPT3.5/4）用來計算文本長度的基本單位。它們是字符的組合，有時候與單詞數相同，但並不總是如此。具體來說，它取決於字符數量並包括標點符號或表情符號。這就是為什麼 Tokens 數量通常與單詞數量不同。

2. 為了準確知道你的文本中花費了多少個 Tokens，你需要將你的文本進行 Tokens 化，意味著運行一個 Tokens 化算法來計數所有的 Tokens。聽起來困難？實際上只需複製粘貼而已，十分簡單。
   你可以使用 https://www.gptcalculator.xyz/ 來計算。

3. 想知更多關於 Token 的資訊

MediaTek DaVinci is an open platform that is compatible with all language models available on the market, ranging from proprietary models like Azure OpenAI GPT-4 and Claude3, to open-source models (llama2, mistral), and even custom-tuned models (breeze-7b, breeze 8x7B by MediaTek Research tailored for Traditional Chinese). This compatibility allows for a service experience (model success stability), data sensitivity (offering on-premise deployment to keep all data within the company), and cost control (tasks vary in difficulty, with complex ones possibly requiring GPT-4, simpler ones could use Claude3 or even open-source models, achieving a more cost-effective generative AI service) that can meet enterprise requirements.

MediaTek DaVinci offers two ways to develop plugins: 1) Using the OpenAPI specification 2) Programming in Python. Thus, in terms of supporting OpenAPI, it is indeed compatible with OpenAI plugins; however, for more customized development needs, MediaTek DaVinci allows for programming in Python, enabling a more diverse development approach.

For an introduction to the key components, their uses, and listing methods, please refer to link.

For development methods, please see here and here.

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