7. `stream`: 是否流式输出,如果设置为 `true`,API 将连续的输出生成的文本,否则只返回满足 `stop` 终止条件的文本 要控制返回的速度,最重要的参数就是`n`了,**越小,越快**。此外,`temperature`和`top_p`也可以控制返回的速度,因为当他们设置的较小,API 会更快的产生文本。 temperature:温度参数调节模型...
ChatGPT(GPT3.5)官方API调用方式如下所示,与GPT3模型调用基本一致,输入主要有7个参数。 model:模型名称,gpt-3.5-turbo或gpt-3.5-turbo-0301 messages:问题或待补全内容,下面重点介绍。 temperature:控制结果随机性,0.0表示结果固定,随机性大可以设置为0.9。 (4)max_tokens:最大返回字数(包括问题和答案),通常汉字占...
temperature取值为0.1的摘要,文章内容由ChatGPT生成 temperature取值为0.3的摘要 temperature取值为1.0的摘要 那么,对于不同类型的任务,temperature参数取值为多少呢?OpenAI Playground页面给出了一些任务的取值,对应到具体任务时可以作为参考。 API可能涉及到的问题 限速问题 目前而言,提供API的服务都存在限速的设置。具体到O...
使用OpenAI Temperature 非常简单,只需要在调用相应的生成 API 时,设置一个合适的温度值作为参数即可。温度值范围一般在到1之间,其中表示生成的文本非常单一和保守,1则代表生成结果更加随机和多样。 OpenAI Temperature •低温度(较小于1) –生成的文本会更加保守和收敛 –结果更加准确和一致,但可能缺乏多样性 –适合...
您看到的实际完成情况可能会有所不同,因为默认情况下 API 是不确定的。这意味着每次调用它时,即使提示保持不变,您也可能得到略有不同的完成。将temperature设置为 0 将使输出大部分具有确定性,但可能会保留少量可变性。 这个简单的文本输入、文本输出界面意味着您可以通过提供说明或仅提供您希望它做什么的几个示例...
调用API:使用openai.Completion.create方法调用GPT-4o模型,传入相应的参数: model:指定使用的模型为“gpt-4o”。 prompt:输入的提示文本,用于引导模型生成内容。 max_tokens:设置生成文本的最大长度。 temperature:控制生成文本的随机性,值越高生成的文本越随机。
类似api.py 中的实现 response, history = model.chat(tokenizer, prompt, history=history, max_length=max_length if max_length else 2048, top_p=top_p if top_p else 0.7, temperature=temperature if temperature else 0.95) Additional context ...
首先需要我们到 Serpapi 官网上注册一个用户,https://serpapi.com/ 并复制他给我们生成 api key。 然后我们需要像上面的 openai api key 一样设置到环境变量里面去。 importos os.environ["OPENAI_API_KEY"] ='你的api key' os.environ["SERPAPI_API_KEY"] ='你的api key' ...
这意味着,大模型认为根据前面的文本,这个位置输出planets的概率是96.27%,剩余的概率如上面所示,所以大模型很大概率这里输出了planets,不过也可能因为概率的问题输出其它的token,这个和概率抽样以及设置的temperature有关。 上面的参数中如果top_logprobs设置为5,logprobs设置为true,就会出现图中每一个token位置最多的5个...
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'YOUR API KEY' 1. 2. 复制 一切设置完毕后,不妨开始使用Python探索OpenAI模型的API。 OpenAI API文本生成 OpenAI API的明星是其文本生成模型。这些大语言模型系列可以从名为提示的文本输入生成文本输出。提示实际上是关于我们期望从模型中得到什么的指令,比如分析文本和生成文档草...