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...
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...
top_logprobs 和logprobs 是OpenAI API 新增的参数可以帮助我们理解和调试大模型的输出结果,减轻幻觉问题,提高输出的确定性和可靠性。 其中比较重要的参数有temperature,top_p,在很多第三方工具都有见到这两个参数,现在测试一下 代码如下: from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv, find_dotenv ...
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions -s \-H "Content-Type: application/json" \-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \"model": "gpt-4","messages": [{"role": "user", "content": "'$prompt_input'"}],"temperature": 0.7}' | jq -r '.choices[0].message.content'...
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。
$env:OPENAI_API_KEY = "[你的 OpenAI API 密钥]" 在命令提示符中,你可以使用以下命令设置环境变量: setx OPENAI_API_KEY "[你的 OpenAI API 密钥]" 请注意,这些命令只会在当前会话中设置环境变量。要永久设置环境变量,请使用方法 4.1.1。 4.2 macOS / Linux ...
temperature:该参数控制模型输出的不可预测性。该参数值越高,输出越具有多样性,越富有想象力。可接受的范围是从0到无穷大,但大于2的值不寻常。 top_p:又叫核抽样,该参数有助于确定模型得出输出所依赖的概率分布的子集。比如说,top_p值为0.1意味着模型只考虑抽样概率分布的前10%。其值可以从0到1,值越大,输出...
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 No response Sign up for free to join this conversation ...
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...
也有人发现更奇怪的现象，也就是当temperature=0时，GPT-4的行为依然不是确定的。这通常会被归因于浮点运算的误差，但他通过实验提出新的假设：GPT-4中的稀疏MoE架构造成的。早期的GPT-3 API各个版本行为比较确定，GPT-4对同一个问题的30个答案中，平均有11.67个不一样的答案，当输出答案较长时随机性更大。...