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...
Run thetests/prepare-from-openai.tsscript to generate thetokens.jsonfile: npm run makeTests This script reads all the test case files from thetest/casesdirectory, sends them to the OpenAI API for chat completion, and saves the actual token counts in thetest/tokens.jsonfile. ...
对于涉及到的token数量,调用API时返回的结果中会显示目前请求和调用的token数量。 另外,官方给出了利用tiktoken离线计算token数量。具体见How to count tokens with tiktoken。 简单总结下就是对于同一段文本,各类模型的token数量大小之比为: Chat类型 < davinci类型 总结 这篇文章简单对比了下OpenAI目前开放的语言模...
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 `...
OpenAI近期召开了开发者大会,同时也发布和开放了一些新的功能特性,比如新版本GPT-4 Turbo,支持128k上下文,知识截止更新到2023年4月,视觉能力、DALL·E3,文字转语音TTS等等全都对API开放,GPTs商店已经对Plus账户开放。 接下来将对OpenAI截止到目前的大部分开放API能力进行介绍,注意的是这里使用的账号必须是绑定了信用卡...
import osimport openaiopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")openai.FineTuningJob.create(training_file="file-abc123", model="gpt-3.5-turbo") 三、使用微调模型 当成功完成微调任务并查看任务的详细信息,会注意到“fine_tuned_model”字段已经填入了新模型的名字。这意味着现在可以立刻将这个新模型...
Token 是自然语言处理中的一个基本概念。简单来说,Token 是文本的基本单位,可以是一个词、字符或子词。在 OpenAI 的 API 中,文本会被分割成多个 Token,然后进行处理。例如,“Hello, world!”在 Token 化后可能被分为多个 Token。 OpenAI Token 的计算 ...
prompt tokens counted by num_tokens_for_tools().") # example token count from the OpenAI API response = client.chat.completions.create(model=model, messages=example_messages, tools=tools, temperature=0) print(f'{response.usage.prompt_tokens} prompt tokens counted by the OpenAI API.') print(...
英伟达高级科学家Jim Fan称,OpenAI发布了自「插件应用商店」以来最大的产品更新:GPT-3.5的微调API。这将是有史以来最大的LoRA云服务。预计将有一大堆新应用从各行各业涌现出来。 提示量大减90% 自GPT-3.5 Turbo发布以来,开发者和企业一直在寻求定制化的...
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。