当Completions Models和Chat Completions 接收不完整信息时,推理差异也是比较明显的,它们调用的方式分别如下: # 获取ChatCompletion模型的返回结果chat_completions_res=openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo-16k-0613",messages=[{"role":"user","content":"你好呀,请问我"}])# 获取Completion模型的返回...
top_p: 从一组累计概率不超过P的词中选择(避免概率很低的词被选中),一般和temperature二选一使用 max_tokens: 所生成的内容可以承载的最大Token(我们在OpenAI API (一)概述里列出了不同模型定义的最大token数);输入token(prompt)+输出token(completion)不超过模型的最大token数。因此,输入的prompt越长,输出的co...
在 OpenAI 的聊天完成 API 的上下文中，函数调用是 AI 模型理解和响应 API 调用中描述的函数的能力。该模型可以输出一个遵循函数签名的 JSON 对象，然后可以使用该对象在您的代码中调用该函数。此功能目前在最新型号gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613中可用。请务必注意，Chat Completions API 实际上并未调用该函数...
OpenAI 的 Chat Completions API 新增了 logprobs ,那么这个参数是做什么用的呢?我们知道 LLM (大语言模型)是概率模型,会根据 Token 出现的概率来决定下一个 Token,但我们通常是无法知道 LLM 在生成的时候,各个 Token 的概率是什么样的,只能看到最终的结果,所以在调试 Prompt 的时候无法直观的看到 Prompt 和...
在Chat Completions API中添加新的函数调用能力更新更可控的gpt-4和gpt-3.5-turbo版本推出gpt-3.5-turbo新的16k上下文版本(vs标准4k版本)尖端嵌入模型成本减少75%gpt-3.5-turbo的输入令牌成本减少25%宣布gpt-3.5-turbo-0301和gpt-4-0314模型的弃用时间表 函数调用 开发者现在可以将函数描述给gpt-4-0613和gpt...
Chat Completions API 中的新函数调用功能 最先进的 V2 嵌入模型降价 75% gpt-3.5-turbo 的输入 Token 成本降低 25% 宣布gpt-3.5-turbo-0301 和 gpt-4-0314 模型的淘汰时间表 GPT-4 的 API 权限将开放给更多的人 值得一提的是,OpenAI 再次重申,所有这些模型都具备 OpenAI 在 3 月 1 日推出的数据隐私和...
调用OpenAI的API时,需要增加functions参数,这个参数是json格式字符串。 curl https://api.openai.com/v1/chat/completions -u :$OPENAI_API_KEY -H 'Content-Type: application/json' -d '{"model":"gpt-3.5-turbo-0613","messages": [ {"role":"user","content":"What is the weather like in Boston...
The Chat Completions API, another offering available on Azure OpenAI, serves a different purpose compared to the Assistant API. Key characteristics of the Chat Completions API include: \n Response Generation: The Chat Completions API generates responses for a given dialog...
()}') completion = await openai_async_client.chat.completions.create( model=model, messages=all_messages, response_format={'type': 'json_object' if return_json else 'text'} ) content = completion.choices[0].message.content tokens = num_tokens_from_string(f'{all_messages}\n{content}', ...
在使用兼容OpenAI的API请求模型来完成对话,首先需要指定大模型服务的 BASE_URL 和 OPENAI_API_KEY,其次是构建request请求体。一个基本的请求/响应的例子: request curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ <===你要请求的BASE_URL -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Beare...