在上图中有 4 个配置的参数分别是 Max new tokens、top-k、top-p以及 Temperature。 token相信大家都不陌生了,现在在常用的 chatGPT 使用过程中个就有 token 的概念,这里的参数是 Max new tokens 的设置,是最大的新 token 的数量,是一个上限值。并不是说每次生成的新 token 都是 Max new tokens 的值。
1 token ~= 4 chars in English;1 token ~= ¾ words;100 tokens ~= 75 words; 或者1-2 句子 ~= 30 tokens;1 段落 ~= 100 tokens;1,500单词 ~= 2048 tokens 在OpenAI的API参数中,max _ tokens参数指定模型应该生成一个最大长度为60个令牌的响应。可以通过https://platform.openai.com/tokenizer ...
1,500 单词 ~= 2048 tokens 在OpenAI 的API 参数中,max _ tokens 参数指定模型应该生成一个最大长度为60个令牌的响应。可以通过https://platform.openai.com/tokenizer 来观察token 的相关信息。 2. token 的特点 我们可以先用OpenAI 的playground 来看一个例子“Dec 31,1993. Things are getting crazy.” 使...
1 段落 ~= 100 tokens 1,500 单词 ~= 2048 tokens 在OpenAI 的API 参数中,max _ tokens 参数指定模型应该生成一个最大长度为60个令牌的响应。可以通过https://platform./tokenizer 来观察token 的相关信息。 2. token 的特点 我们可以先用OpenAI 的playground 来看一个例子“Dec 31,1993. Things are getting...
最大令牌（Max Tokens）：定义模型可以生成的最大令牌数量，令牌可以是单词或单词的一部分。一般来说，...
在OpenAI 的API 参数中,max _ tokens 参数指定模型应该生成一个最大长度为60个令牌的响应。可以通过https://platform.openai.com/tokenizer 来观察token 的相关信息。 2. token 的特点 我们可以先用OpenAI 的playground 来看一个例子“Dec 31,1993. Things are getting crazy.” ...
max_new_tokens = 512, temperature = 0.2, top_p = 0.3 ) 在刚接触大模型的过程,我们会发现,在初始化好大模型以后。在调用大模型的生成方法时,都会高频的看到top_p,top_k,temperature这三个超参数。那这三个超参的原理是什么,对于生成结果又有什么影响呢。
temperature=1.0, top_p=1.0, max_tokens=1 ) 下面展示了给定句子的标记概率分布。模型选择了tokens=[' lazy']作为下一个标记。我们还可以在top_logprobs列表中观察到前10个logprobs。 logprobs = completion.choices[0].logprobs print(logsprobs) ...
{"model": "llama2", "prompt": "I need your help writing an article. I will provide you with some background information to begin with. And then I will provide you with directions to help me write the article.", "temperature": 0.0, "best_of": 1, "n_predict": 34, "max_tokens"...
在OpenAI 的API参数中,max _ tokens 参数指定模型应该生成一个最大长度为60个令牌的响应。可以通过https://platform.openai.com/tokenizer 来观察token 的相关信息。 2. token 的特点 我们可以先用OpenAI 的playground 来看一个例子“Dec 31,1993. Things are getting crazy.” ...