1. 准备资料阶段:输入为“高雄过去有哪些名称?”,蓝色方块代表特殊token,也是指令,首先GPT生成【搜索】这一特殊token,代表“搜索”这一命令,然后生成“高雄名称”,表示想要搜索这一query,然后搜索得到多个链接结果当作GPT的输出,例如有1到5五个链接。然后执行【点击】操作,具体点击第2个链接,然后将得到的页面内容当作...
from langchain.agents import initialize_agent os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "{你的TOKEN}" os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "{你的代理地址}" # https://serpapi.com/manage-api-key os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "{serpapi.com注册可以获得key}" llm = OpenAI(model_name="text-davin...
num_tokens =len(encoding.encode(text))returnnum_tokens 得到tokens值也为45。 有趣的是,得出的值是45,和openai官方网页中给出35不同,但使用openai官方计算器(https://platform.openai.com/tokenizer)计算的结果,也是45。 又找到一个工具也可以计算tokens值:https://articlefiesta.com/seo-tools/token-calculato...
还有一个比较有意思的功能就是,我们可以通过点击MOSS回复消息框右下角的小灯泡,来查看MOSS的「内心想法」。 根据介绍,moss-moon系列模型具有160亿参数,并且已经在1000亿中文token上进行了训练,总训练token数量达到7000亿,其中还包含约3000亿代码。 同时,在经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练之后,MOSS目前已经...
For a model that predicts the next token based on the probability of its following the previous token, this makes sense.However, that doesn’t mean that it’s a good selection. It’s doubtful that any serious Python learning resource would make exactly this list when handing a Python syntax...
Calculator:计算功能 如果MOSS显示了插件图表和计算公式,就说明它调用了响应插件。 Equation solver:求解方程 以经典的鸡兔同笼问题为例。开启「方程」插件时,有时成功有时失败。 在触发插件时,MOSS可以作答正确,表现还是很优异的。 但有时也会回答错误,比如下面这个例子,MOSS就把列方程和求解都做错了。
根据介绍,moss-moon系列模型具有160亿参数,并且已经在1000亿中文token上进行了训练,总训练token数量达到7000亿,其中还包含约3000亿代码。 同时,在经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练之后,MOSS目前已经具备了多轮对话能力及使用多种插件的能力。 此外,团队还给MOSS增加了Inner Thoughts作为输出,帮助模型决定调用...
TokenInsights Get realtime crypto price, BTC, ETH, BNB, and the latest insights.The latest coin news and airdrop opportunities. Tokyo OpenData Search for OpenData in Tokyo, using the Tokyo OpenData Catalog Site. Tomorrow.io Weather Predicting, planning, and adapting to the weather forecast via...
The model is tuned to run only once for every token, so the result is printed one word at a time. The output stops automatically when the application encounters a stop token command. For example, if you look at the token calculator on the ChatGPT website, you can calculate your token ...
根据介绍,moss-moon系列模型具有160亿参数,并且已经在1000亿中文token上进行了训练,总训练token数量达到7000亿,其中还包含约3000亿代码。 同时,在经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练之后,MOSS目前已经具备了多轮对话能力及使用多种插件的能力。 此外,团队还给MOSS增加了Inner Thoughts作为输出,帮助模型决定调用...