code-davinci-002是一个基础模型,适用于纯代码补全任务。 text-davinci-002是基于code-davinci-002的InstructGPT模型。 text-davinci-003是text-davinci-002的改进版。 gpt-3.5-turbo-0301是在text-davinci-003的基础上进行了改进,针对聊天应用进行了优化。
Codex ( code-davinci-002 ) 和 ChatGPT ( gpt-3.5-turbo ) 是流行且强大的大规模预训练语言模型(LLMs),用于驱动ICL的代码生成。它们可以在无需额外训练的情况下从人类指令生成多种类型的代码,包括SQL。我们使用编程提示,如 (Rajkumar, Li, 和 Bahdanau 2022) , 通过调用API收集结果。此外,我们选择Azure ...
可以生成R Markdown源文件和HTML报告。点击这里查看github repo:https://github.com/gexijin/RTutor AI CLI 代码助手,开发者工具 (155 人收藏) 试用服务 开放源代码GPT驱动的CLI 当前的提示符长度约为840个令牌,text-davinci-002的定价为1K令牌0.02美元,即约0.017美元/命令。我们将看看是否可以通过微调来改...
嵌入尺寸:只有1536个维度,是davinci-001嵌入尺寸的八分之一,使新的嵌入在处理矢量数据库时更具成本效益 2.1.2 模型使用 以下是OpenAI官方文档中给出的用于文本搜索的代码实例 from openai.embeddings_utils import get_embedding, cosine_similarity def search_reviews(df, product_description, n=3, pprint=True):...
text-davinci-003 恢复了(但仍然比code-davinci-002差)一些在text-davinci-002 中丢失的部分上下文学习能力(大概是因为它在微调的时候混入了语言建模) 并进一步改进了零样本能力(得益于RLHF)。另一方面,ChatGPT 似乎牺牲了几乎所有的上下文学习的能力来换取建模对话历史的能力。