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...
generator = pipeline('text-generation', model=model_name) input_sentences = ["This is the first sentence.", "This is the second sentence."] generated_texts = generator(input_sentences, max_length=50, num_return_sequences=1) for input_sentence, generated_text in zip(input_sentences, generat...
import nltkfrom nltk.corpus import gutenberg # 读取文本语料库corpus = gutenberg.words('austen-emma.txt') # 构建2-gram模型n = 2ngrams = nltk.ngrams(corpus, n)freq_dist = nltk.FreqDist(ngrams) # 根据2-gram模型生成文本序列start_words = ['Emma']max_length = 50for i in range(max_lengt...
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...
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_) ...
- 调整长度:通过调整生成文本的长度,可以使其更加易读。较短的文本可能更容易理解和阅读,而较长的文本可能会引起阅读困难。可以通过设置max_length参数来控制生成文本的长度。 以下是一个示例代码,演示如何使用前缀和较低的温度参数生成更具可读性的文本:
encoded=self.tokenizer.encode_plus(input_seq,add_special_tokens=True,max_length=self.seq_length,pad_to_max_length=True) input_ids=encoded['input_ids'] attention_mask=encoded['attention_mask'] return{'input_ids':torch.tensor(input_ids), ...
max_length=500, do_sample=True, top_k=10, num_return_sequences=1, return_full_text=False, eos_token_id=newline_token, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, ) 您在变量中提供了生成输出序列的提示。您可以要求模型为您提供几个选项,但在这里您设置了以下选项,因此只有一个。您还可以让模型使用采...
"text": "你好,ChatGPT!", # 输入的问题或文本 "max_length": 100, # 输入文本的最大长度 "temperature": 0.8, # 温度参数,控制输出的随机性 "top_p": 0.9, # 控制输出的样本质量 "num_return": 5 # 控制输出的数量 } headers = { 'Content-Type': 'application/json' } response = requests....
这里需要注意的是无论是什么类似的训练,我尽量在GPU上进行训练,并且下面的代码中,max_length需要设置。本文设置的最大长度是512,显存使用量是7G作用。不然,算法就将这个文本拿到模型进行训练,这将大大占用内存(预计需要使用124G左右的显存,可不是一张显卡能够实现)...