presence_penalty:是一个在-2.0到2.0之间的数字,如果是正的,模型会更多地推荐新的内容,因为曾经被使用过的内容会收到一个惩罚。 frequence_penalty:是一个在-2.0到2.0之间的数字,如果是正的,模型就不太可能重复推荐曾经用过的内容。 为了理解这两个参数的效果,我们来看下面的代码: next = openai.Completion.crea...
我们将presence_penalty和frequency_penalty参数都设置为0.6,这意味着我们想要生成的文本不会出现过于频繁或者过于常见的单词或短语。 importopenai openai.api_key ="YOUR_API_KEY"prompt ="I want to generate a story about a haunted house."model ="text-davinci-002"presence_penalty =0.6frequency_penalty =0...
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...
stop:停止序列(最多 4 个),模型遇到就会停止生成,返回结果中不会包含停止序列。 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...
•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。
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 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 ...
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,开发者可以根据实际需求选择合适的API进行调用,实现更加丰富的功能。 对...
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 ...
5. `frequency_penalty`:这个参数用于控制输出中常见词的频率。值范围从-1到1,其中-1表示避免常见词,1表示鼓励常见词。 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...