4.Maximum length: 设置单次生成内容的最大长度 5.Stop Sequence: 该选项设置停止生成文本的特定字符串序列。如果生成文本中包含此序列,则模型将停止牛成更多文本 6.Top P: 该选项是用于 nucleus 采样的一种技术,它可以控制模型生成文本的概率分布,从而影响模型生成文本的多样性和确定性。如果你想要准确的答案,可以...
在使用API调用ChatGPT时,可以将length参数设置为所需的值。 2. 增加”stop_sequence”参数:在对话中要生成的文本之后,ChatGPT模型会继续生成更多的文本。可以使用”stop_sequence”参数来指定一个停止生成的标记,当模型遇到这个标记时,会停止生成文本。通过添加更长的停止序列,可以使模型生成更长的回复。 3. 使用循...
Dwarkesh Patel:模型生成的文本确实经常比用户希望的要长很多,有可能是因为标注的时候评分员更倾向于详尽的回答,这是不是也是模型 pre-training 方式的固有缺陷?因为模型没有经常遇到停止序列(stop sequence),导致模型在没有明确停止信号时一直生成下去? John Schulman:我觉得这可能是人类在标注过程中看到的信息太片面造...
from_preset( "gpt2_base_en", # 使用预设的 GPT-2 基础模型(英文) sequence_length=128, # 设置输入的序列长度为128 ) # 创建一个 GPT-2 语言模型,使用预设的 "gpt2_base_en" 模型,并应用之前创建的预处理器 gpt2_lm = keras_nlp.models.GPT2CausalLM.from_preset( "gpt2_base_en", # 使用...
Up to 4 sequences where the API will stop generating further tokens. The returned text will not contain the stop sequence. presence_penalty number Optional Defaults to 0 Number between -2.0 and 2.0. Positive values penalize new tokens based on whether they appear in the text so far, increasin...
// Creating a list of strings to used as stop sequence List<String> li = new ArrayList<String>(); li.add("\n\n"''"); // Creating a completion request with the API parameters CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder().prompt(pp) .maxTokens(100).temperature(0.5).to...
通过将"num_return_sequences"设置为 2 或 3,模型将生成具有不同措辞和重点的多个摘要,为进一步分析提供一系列选项。 总之,有各种其他参数可以用来微调 ChatGPT,正确的参数组合取决于具体的用例。通过尝试不同的参数设置并分析输出,用户可以优化他们与 ChatGPT 的对话,并提高他们的整体对话技巧。 通过微调 ChatGPT ...
sequenceFiles:获取序列文件。 nextSequenceFile:获取下一个序列文件。 exponential:返回以2为底的指数值。 File: tsdb/chunkenc/bstream.go 在Prometheus项目中,tsdb/chunkenc/bstream.go文件的作用是实现基于bit流的编码和解码。该文件定义了几个结构体和函数,用于处理位级别的数据流。
If it contains a sequenceofinstructions,\ re-write those instructionsinthe following format:Step1-...Step2-… … StepN-… If the text does not contain a sequenceofinstructions,\ then simply write \"No steps provided.\" \"\"\"{text_1}\"\"\""" response...
position_ids (Tensor, optional): Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range ``[0, max_position_embeddings - 1]``. Shape as `[batch_size, num_tokens]` and dtype as int64. Defaults to `None`. attention_mask (Tensor, optional): ...