消耗的 token 来自两个地方: 输入的提示,即 Prompt。 ChatGPT 生成的文本,常被称为 Completetion。 2.3.3 如何解决短期记忆的问题 要解决短期记忆持续膨胀的问题,可以采取尽可能减少短期记忆 token 数量的方法。但是需要确保尽可能保留短期记忆的核心内容。通常有以下几种方法来解决短期记忆问题。
这是比较容易想到的一种办法,把长的文本进行拆分,分多次发送给大模型,token 的长度统计可以用 OpenAI 官网上的这个工具:https://platform.openai.com/tokenizer 这种方法对提示词的要求比较高,需要保证不丢失各个分块之间的上下文信息。 举一个简单的例子,我给 ChatGPT 发送 2 篇文章,让 ChatGPT 提取主要内容。
ChatGPT只能支持4000个token(约3000个词)的输入,即便最新发布的GPT-4也只支持最大32000的token窗口,如果继续加大输入序列长度,计算复杂度也会成二次方增长。 最近来自DeepPavlov, AIRI, 伦敦数学科学研究所的研究人员发布了一篇技术报告,使用循环记忆Transformer(RMT)将BERT的有效上下文长度提升到「前所未有的200万token...
Describe the bug When I used the new gpt-3.5-turbo-1106 model with the updated default max_token value of 8192, I just sent "Hello", I encountered the following error: { "error": { "message": "max_tokens is too large: 8192. This model su...
ChatGPT只能支持4000个token(约3000个词)的输入,即便最新发布的GPT-4也只支持最大32000的token窗口,如果继续加大输入序列长度,计算复杂度也会成二次方增长。 最近来自DeepPavlov, AIRI, 伦敦数学科学研究所的研究人员发布了一篇技术报告,使用循环记忆Transformer(RMT)将BERT的有效上下文长度提升到「前所未有的200万token...
突破Transformer输入限制:实测支持200万个有效Token 用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量,内存需求不变,输入序列可以无限长。 ChatGPT,或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷,就是太容易健忘,一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值,后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。
ChatGPT只能支持4000个token(约3000个词)的输入,即便最新发布的GPT-4也只支持最大32000的token窗口,如果继续加大输入序列长度,计算复杂度也会成二次方增长。 最近来自DeepPavlov, AIRI, 伦敦数学科学研究所的研究人员发布了一篇技术报告,使用循环记忆Transformer(RMT)将BERT的有效上下文长度提升到「前所未有的200万token...
我们调用接口时设定的 max_tokens 参数就是限制一次请求所消耗的最大 token 数。 那一个 token 多少钱呢? 看下请求里的另一个参数 model,可以选择几种不同模型,包括 text-davinci-003、text-curie-001、text-babbage-001、text-ada-001。看过《流浪地球》的朋友可以理解为 550W、550C、550A 的区别。不同...
最近，X 上一则推文爆火，该推文（来自 Dylan Patel）表示「ChatGPT 系统 prompt 中有 1700 个 token？如果你想知道为什么 ChatGPT 与 6 个月前的性能相比会变得如此糟糕，那是因为系统 prompt。看看（prompt 中）这么多垃圾。『变懒』确实有 prompt 的原因。」图源：https://twitter.com/dylan522p/status/...
突破Transformer输入限制:实测支持200万个有效token 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量,内存需求不变,输入序列可以无限长。 ChatGPT,或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷,就是太容易健忘,一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值,后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。