Each language model comes with its own tokenizer. The GPT-4 tokenizer is not available at the time of this writing, but you can test the GPT-3 tokenizer. Tip A rule of thumb for understanding tokens in terms of word length is that 100 tokens equal approximately 75 words for an English ...
6. Modeling rapid language learning by distilling Bayesian priors into artificial neural networks. (from Thomas L. Griffiths) 7. Language Model Tokenizers Introduce Unfairness Between Languages. (from Philip H.S. Torr) 8. The False Promise of Imitating Proprietary LLMs. (from Pieter Abbeel, Serge...
11. 重新审视内核时间分段作为长视频理解的自适应标记器 标题:Revisiting Kernel Temporal Segmentation as an Adaptive Tokenizer for Long-form Video Understanding 机构:Meta AI 地址:https://arxiv.org/pdf/2309.11569 12. LLM引导的归纳推理解决组合问题 标题:LLM Guided Inductive Inference for Solving Compositiona...
5. BeamSearchQA: Large Language Models are Strong Zero-Shot QA Solver. (from Yan Zhang) 6. Modeling rapid language learning by distilling Bayesian priors into artificial neural networks. (from Thomas L. Griffiths) 7. Language Model Tokenizers Introduce Unfairness Between Languages. (from Philip H...
参数配置和 GPT-3 差不多;基于代码数据特点,做了特别的 tokenizer,最终少了 30% 的 token;sample 数据时使用特别的停止符('\nclass'、'\ndef' 等),保证 sample 代码的完整性; 1.4.4 结论与讨论 主要结论: 不同的参数调整,和采样数量,显著影响生...
不过GPT3.5的api是真的便宜啊,即便是openai的Tokenizer对中文的支持不好造成了巨大的浪费,成本还是比...
参数配置和 GPT-3 差不多;基于代码数据特点,做了特别的 tokenizer,最终少了 30% 的 token;sample 数据时使用特别的停止符('\nclass'、'\ndef' 等),保证 sample 代码的完整性; 1.4.4 结论与讨论 主要结论: 不同的参数调整,和采样数量,显著影响生成代码的通过率。
目前,GPT-4o mini 支持文本和视觉内容的 API 调用,未来还将扩展到支持文本、图像、视频和音频的输入和输出。它拥有 128K 个 token 的上下文窗口,每个请求最多可支持 16K 个输出 token,并且涵盖了截至 2023 年 10 月的最新知识。得益于与 GPT-4o 共享的改进 tokenizer,处理非英语文本也变得更加经济高效。
7. Language Model Tokenizers Introduce Unfairness Between Languages. (from Philip H.S. Torr) 8. The False Promise of Imitating Proprietary LLMs. (from Pieter Abbeel, Sergey Levine) 9. COMET-M: Reasoning about Multiple Events in Complex Sentences. (from Raymond Ng) ...
参数配置和GPT-3差不多;基于代码数据特点,做了特别的tokenizer,最终少了30%的token;sample数据时使用特别的停止符('\nclass'、'\ndef'等),保证sample代码的完整性; 结论与讨论 主要结论: 不同的参数调整,和采样数量,显著影响生成代码的通过率。 如果只选一个答案,使用一些模型输出指标,如最大mean log-probabili...