OpenAI APIresponse=openai.ChatCompletion.create(model=model,messages=example_messages,temperature=0,max_tokens=1# we're only counting input tokens here, so let's not waste tokens on the output)print(f'{response["usage"]["prompt_tokens"]}prompt tokens counted by the OpenAI API.')print() 运...
以下是一个简单的 Token 计算示例,使用 JavaScript 语言: functioncountTokens(inputText){consttokenPattern=/\w+|\S/g;// 简单的正则表达式来匹配单词和标点consttokens=inputText.match(tokenPattern);returntokens?tokens.length:0;}// 示例使用constexampleText="Hello, world!";consttokenCount=countTokens(exampl...
https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions/create#completions/create-model gpt的这api https://api.openai.com/v1/completions 参数都有哪些 API参数: 1. `prompt`: 要生成的文本的前缀 2. `engine`: GPT 模型,默认为 `davinci` 3. `stop`: 终止条件,最多生成的文本的长度,默认为 `...
returnself.reply_text(query,user_id,retry_count+1) else: return"提问太快啦,请休息一下再问我吧" return0,"提问太快啦,请休息一下再问我吧" exceptopenai.error.APIConnectionErrorase: # api connection exception logger.warn(e) logger.warn("[OPEN_AI] APIConnection failed") ...
OpenAI宣布,开放GPT-3.5微调的API。 这意味着,每个人都可以基于GPT-3.5微调自己的模型。 换句话说,之前用户在结合业务用例构建专属ChatGPT时候,需要使用大量的Propmt调教模型进行上下文学习。现在只需要四步即可打造自己的专属模型:准备数据→上传文件→创建微调工作→使用微调模型。
I am trying to get a token count for a process, I am passing callbacks to the class initialization like this let finalTokens = 0 const initPayload = { openAIApiKey: process.env['OPEN_AI_KEY'], temperature: 1.5, callbacks: [ { handleLLMEnd: (val) => { try { const tokens = val....
OpenAI的这次开放微调API的操作,文摘菌认为是是对Meta开源大模型的应对,大模型赛道上,对那些利用Llama 2开源框架将AI微调部署到下游行业(例如法律、医疗等)的企业而言,将会有一定程度上的冲击。赛道上的这些选手将面临严峻的考验。 微调后的大模型,有哪些提升?
我统计了一下 o1 API 里reasoning token count (API 不给看具体的 token,但为了收钱会告诉你数量) 与推理耗时的曲线,如果是 MCTS 应该是 sub-linear 关系,为了复用 cache 要尽量并行推理。o1 API 可以锁 seed 但是不支持改 temperature 等 samping 参数。为了减少 pre-fill 对耗时的影响,都是选的 短输入 +...
Tokens can be thought of as pieces of words. Before the API processes the request, the input is broken down into tokens. These tokens are not cut up exactly where the words start or end - tokens can include trailing spaces and even sub-words. Here are some helpful rules of thumb for ...
刚刚!OpenAI宣布,开放GPT-3.5微调的API。 这意味着,每个人都可以基于GPT-3.5微调自己的模型。 换句话说,之前用户在结合业务用例构建专属ChatGPT时候,需要使用大量的Propmt调教模型进行上下文学习。现在只需要四步即可打造自己的专属模型:准备数据→上传文件→创建微调工作→使用微调模型。