openai.api_key= os.getenv("OPENAI_API_KEY")#os.environ['NO_PROXY']='api.openai.com'#chatGPT3.5支持连续对话MAX_TEXT_LENGTH = 1024print("max_text_length:",MAX_TEXT_LENGTH)print('输入1复制上次回答内容')print('输入0导出本次所有对话内容')#创建一个DataFrame用于存储每次翻译结果df = pd.DataF...
1、max_tokens参数 设置max_tokens参数是控制文本长度最直接的方法。max_tokens参数定义了模型生成文本的最大令牌数。一个令牌可以是一个单词或一个标点符号,不同的语言和输入内容会影响令牌的实际数量。 importopenairesponse=openai.Completion.create(engine="text-davinci-003",prompt="请写一段关于人工智能的...
其中,text是你想要说的话,num_samples是你想要生成的回复的数量,max_length是你想要生成的回复的最大长度,temperature是控制生成内容的随机性的参数,top_p是控制生成内容的多样性的参数,repetition_penalty是控制生成内容避免重复的参数,no_repeat_ngram_size是控制生成内容避免重复n-gram的参数。你可以根据自己的需求...
curl -X POST -H “Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN” -H “Content-Type: application/json” -d ‘{“prompt”: “Hello, how are you?”, “model”: “model_name”, “temperature”: 0.8, “max_length”: 50, “top_p”: 0.8}’ api.openai.com/v1/engines/davinci/completions 在...
max_length = max(map(len, train_sequences)) X_train = pad_sequences(train_sequences, maxlen=max_length, padding='post') X_test = pad_sequences(test_sequences, maxlen=max_length, padding='post') # define hyperparameters num_classes = len(label_encoder.classes_) ...
text=re.sub(r"```.*?```","",text,flags=re.DOTALL)ifmatch:i=0max_length=2000whilelen(text)>i*2000:t=text[i*max_length:i*max_length+max_length]prompt=match.group(1)+' Part {}'.format(i+1)completion=' '+t+'END'data={"prompt":prompt,"completion":completion}json_data=json....
在这个示例中,我们首先导入了TextGenerator类,然后创建了一个TextGenerator对象。接着,我们定义了输入和输出,并使用generator.generate()方法来生成代码。这个方法接受两个参数:输入文本和温度(temperature),以及一个可选参数max_length,用于指定生成文本的最大长度。在这个示例中,我们将温度设置为0.8,并将最大长度设置为...
['sample', 'text', 'tokenization', '.'] (4)词干提取 词干提取是将单词转换为它们的词干或基本形式的过程。NLTK库提供了多种词干提取器,其中最常用的是PorterStemmer类。具体代码如下: from nltk.stem import PorterStemmerstemmer = PorterStemmer() stemmed_tokens = [stemmer.stem(token) for token in fil...
encoded_corpus=tokenizer(corpus,padding=True,max_length=512,truncation=True,return_tensors='pt') 代码的第82行和83行将显示我们的训练过程中损失函数。微调的话应该是80分左右。所以,如果读者想要从头训练,建议损失值不低于这个数值。 2.5 调用大语言模型这里gpt_modle_catalog变量即可以是被人训练好的大模型,...
ENV PYTHONPATH=/chatgptmodel/:$PYTHONPATH \ models=trans模型的唯一标识20220124_1:models \ text=text模型的唯一标识20220124_1:text \ save_directory=/app/saved_models \ max_length=320 \ num_layers=12 \ hidden_size=768 \ num_attention_heads=12 \ vocab_size=30522 \ logging_steps=100 \ ...