@@ -45,6 +45,19 @@ let api: ChatGPTAPI | ChatGPTUnofficialProxyAPI debug: true, } // increase max token limit if use gpt-4 if (model.toLowerCase().includes('gpt-4')) { // if use 32k model if (model.toLowerCase().includes('32k')) { options.maxModelTokens = 32768 options...
GPT-4 API 用执行批推理(batch inference)的后端来托管。尽管一些随机性可能是因为其他因素,但 API 中的绝大多数不确定性是由于其稀疏 MoE 架构未能强制执行每个序列的确定性。 也就是说,Sherman Chann 假设:「稀疏 MoE 模型中的批推理是 GPT-4 API 中大多数不确定性的根本原因」。为了验证这个假设,Sherman Ch...
这允许 API 返回更快的响应,并为不需要高细节的用例使用更少的输入令牌。 high 将启用“高分辨率”模式,该模式首先允许模型查看低分辨率图像,然后根据输入图像大小将输入图像的详细裁剪创建为 512px 正方形。每个详细的作物都使用两倍的Token预算(65 个Token),总共 129 个Token。 (2)聊天API 不是有状态的。这意...
并且此次测试统一采用 API 的返回统计数值来做 Token 计数,理论上更加精准。 测试结果如下: 大家可以看到,GPT-4o 的 Token 利用率比 GPT-4-Turbo 提升了 50%!这意味着相同的中文提示词在调用 GPT-4o 时,消耗的 Token 数更少,实际成本进一步降低! 推理速度 第三大利好,就是模型的吞吐速率明显提升,也就是推...
replicate还服了api调用的方法: pip install replicate export REPLICATE_API_TOKEN= #API token https://replicate.com/account/api-tokens import replicate output = replicate.run( "nateraw/mixtral-8x7b-32kseqlen:f8125aef9cd96d879f4e5c5c1ff78618818e62939ab76ab1e07425ac75d453bc", ...
Token 利用率 GPT-4o 对开发者的第二大利好,可能很多人都没有发觉。昨天魔法哥在对 GPT-4o API 做初步测试时,就发现一个细节颇不寻常——它的 “Token 利用率” 有变化! 要知道 GPT 从 3.5 至今,分词算法(Tokenizer)就没有变过,而 GPT-4o 竟然 “违背祖训”?我们来一测究竟。
在许多方面，GPT-4 都已经能做到之前 ChatGPT（GPT-3.5）所力不能及的事情。相比 ChatGPT，GPT-4 支持更长的输入，一次可接受 32768 个 token，相当于 50 页纸的内容，长篇学术论文可以直接丢给它去解读了。图源知乎 GPT-4 跟 GPT-3.5 具有相同的 API 接口和交互界面，但在文本总结和加工能力上，GPT-4...
It appears that GPT-4-vision has certain limitations during the preview phase, including the lack of support for certain parameters such as message.name, functions/tools, and response_format. In your case, you've mentioned testing the max_tokens parameter without success. It's noted that the...
I'm getting a ChatGPT error 429 message when calling GPT4API for 10 consecutive requests.The error says that I exceeded the token rate limit of my current OpenAI SO pricing tier. To give more context, As each request is received, Azure OpenAI computes an estimated max processed-token count...
max_output_tokens: int, stop_sequences: str, top_k: int, top_p: float, chatbot: List[Tuple[str, str]] ): text_prompt = chatbot[-1][0] genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) generation_config = genai.types.GenerationConfig( ...