Finally, they reached the heart of the haunted house: 在OpenAI Completion API中,presence_penalty和frequency_penalty参数的取值范围均为0到1之间的实数。当参数值越高时,惩罚力度就越大,生成文本的多样性也就越高;当参数值越低时,惩罚力度就越小,生成文本的多样性也就越低。一般来说,推荐使用默认值(即0)...
•Logprobs:不支持。 •其他:temperature、top_p 和 n 固定为 1,presence_penalty 和 frequency_penalty 固定为 0。 •助手与批处理:这些模型不支持 Assistants API 或 Batch API。 OpenAI 将在未来几周内增加对部分参数的支持,并在 o1 系列的未来模型中包含多模态和工具使用等功能。 推理的工作原理 o1 ...
您可以根据需要设置此参数,以获得适当长度的文本。 调整top_p、frequency_penalty和presence_penalty参数以优化生成内容的质量和相关性。 7.4 其他问题 如果您遇到其他问题,建议您查阅 OpenAI API 文档以获取更多详细信息和指导。同时,您可以参考 Python 和操作系统相关文档来解决特定问题。 在本章中,我们讨论了一些在使...
top_p:控制生成文本概率分布的参数,值越大分布越集中。 frequency_penalty和presence_penalty:分别用于控制生成文本中常见词的惩罚程度。 stop:一个包含避免出现在生成对话中的词汇的列表。 通过调整这些参数,开发者可以生成更加符合自己需求的对话回复。此外,OpenAI还提供了文本分类、语言翻译等多种API接口,开发者可以根...
presence_penalty:值介于 -2.0 到 2.0 之间。正值会根据是否已经出现在文本中来惩罚新生成的 token,从而鼓励模型生成新的内容,避免出现大段重复。 frequency_penalty:值介于 -2.0 到 2.0 之间。正值会根据新生成 token 在文本中的频率对其进行惩罚,从而降低模型逐字重复同一行的可能性。
在OpenAI Completion API中,presence_penalty和frequency_penalty参数的取值范围均为0到1之间的实数。当参数值越高时,惩罚力度就越大,生成文本的多样性也就越高;当参数值越低时,惩罚力度就越小,生成文本的多样性也就越低。一般来说,推荐使用默认值(即0)或者接近默认值的参数值,以保证生成的文本质量和多样性的平衡...
presence_penalty=0.0,)print(response.choices[0].text) 响应的结果文本: 传说当晨风吹过的时候,一个可怕的早餐怪物就会出现,它会从你的厨房里抓走你的食物,然后吞下它们! 餐厅评论 输入prompt 内容: 根据这些笔记写一篇餐厅评论 名称:大头鱼烧烤 茄子很棒,很吵,服务态度好,价格便宜。
presence_penalty 数字 介于-2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止是否在文本中出现来惩罚新令牌,从而增加模型谈论新话题的可能性。 否 0 seed integer 指定后,我们的系统将尽最大努力进行确定性采样,以便具有相同 seed 和参数的重复请求应返回相同的结果。无法保证确定性,你应参考 system_fingerprint ...
6. `presence_penalty`:这个参数用于控制输出中罕见词的存在。值范围从-1到1,其中-1表示避免罕见词,1表示鼓励罕见词。 7. `stop`:这个参数是一个列表,用于指定停止标记,以控制生成的输出。 这些参数可以根据需要进行调整,以获得所需的输出效果。请注意,使用OpenAI API需要遵守OpenAI的使用条款和政策。©...
一、提示词用法 二、提示词 Prompt 构成 1、提示词构成 2、提示词位置对权重的影响 3、定义角色的好处 三、提示词 Prompt 调优 1、结合 训练数据 写提示词 2、不知道训练数据的情况 - 不断尝试 3、高质量提示词特征 - 小作文 四、OpenAI 的 API 类型 ...