在定性评估中，研究人员在三个不完全信息博弈游戏（Coup、Texas Hold'emLimit 和 Leduc Hold'em）中对Suspicion Agent进行了评估。Coup，中文翻译是政变，这是一种纸牌游戏，玩家扮演政治家，试图推翻其他玩家的政权。游戏的目标是在游戏中存活并积累权力。Texas Hold'em Limit，即德州扑克（有限注），是一种非常流行...
例如将「谁是我这个月的十大客户？」转换为内部 API 调用 get_customers_by_revenue (start_date: string, end_date: string, limit: int)；又或者将「Acme 公司上个月下了多少订单？」转化为 SQL 查询 sql_query (query: string)。从文本中提取数据结构：例如定义一个名为 extract_people_data (people: [...
https://the-decoder.com/openai-introduces-flexible-message-limit-for-gpt-4-which-not-everyone-likes/ https://platform.openai.com/docs/models/overview https://twitter.com/OpenAIDevs/status/1777769463258988634
此外，开发者还能将自然语言转换为API调用或者数据库查询。比如，将「谁是我这个月的十大客户？」转换为内部API调用，即为：get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int)。又或者把「Acme, Inc.上个月有多少订单？」转换成SQL查询，即为：sql_query(query: string)。此外，还...
该API目前支持文本和图像输入,GPT-4oAPI的速率限制(rate limit)是GPT-4 Turbo的5倍,最高可达每分钟1000万tokens,适用于需要快速处理大量数据的应用。更为重要的是,GPT-4o的使用成本较GPT-4 Turbo低50%,每百万tokens的成本分别为5 (输入)和15(输出)。考虑到之前提到的更好的分类器压缩,GPT-4o的实际使用成本...
然而...打开API Limit一看,心凉一截:语言模型的限制倒还好,但视觉模型gpt-4-vision-preview限制每分钟请求Token数(TPM),随账号等级越token增加(一级号1w,5级号15w),最要命的是限制每天请求100次(RPD=100)。如果说单次输入的token数可以氪金拉满账号,但是每日请求次数的限制确实是诛心了。 但是,我们还是尽力了...
至少,诸如Anthropic这样的平台,会提供更清晰的使用配额,或者允许按消息计费。 参考资料: https://the-decoder.com/openai-introduces-flexible-message-limit-for-gpt-4-which-not-everyone-likes/ https://platform.openai.com/docs/models/overview https://twitter.com/OpenAIDevs/status/1777769463258988634...
python run.py --model_name gpt4 \ --per_instance_cost_limit 2.00 \ --config_file ./config/default.yaml 如果要运行SWE-bench中的单个问题，则需使用 --instance_filter 选项：python run.py --model_name gpt4 \ --instance_filter marshmallow-code__marshmallow-1359 评估 评估生成的拉取请求...
config/default_from_url.yaml python run.py --model_name gpt4 \ --per_instance_cost_limit 2.00 \ --config_file ./config/default.yaml 如果想运行 SWE-bench 中的单个问题，可以使用 --instance_filter：python run.py --model_name gpt4 \ --instance_filter marshmallow-code__marshmallow-1359 ...
finetuning_handler = OpenAIFineTuningHandler() callback_manager = CallbackManager([finetuning_handler]) gpt_4_context = ServiceContext.from_defaults( llm=OpenAI(model="gpt-4", temperature=0.3), context_window=2048, # limit the context window...