스택큐힙리스트

그러나, API 호출을 실제로 만드는 코드는 조금 이상합니다: model_name = 'text-davinci-003' temperature = 0.0 my_llm = OpenAI(model_name=model_name, temperature=temperature) _input = prompt.format_prompt(query=joke_query) output = my_llm(_input.to_string()) parser.parse(output) 이렇게하면 정확히 원하는 결과가 반환됩니다: Joke(setup='닭이 왜 길을 건넜을까요?', punchline='다른 곳으로 가기 위해서입니다!') 그러나 이 경우에는 Chains를 사용하지 않는 것이 이상한 것 같습니다. 다음과 같이 거의 유사한 결과를..

나는 langchain에서 이러한 매개 변수를 '해제'하는 방법을 모릅니다. 이것이 내 코드입니다: from langchain.chains.llm import LLMChain from langchain.llms.openai import OpenAI from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate llm = OpenAI(temperature=0, engine=deployment_name) template = 영어를 프랑스어로 번역하는 도움이 되는 어시스턴트입니다. 이 문장을 영어에서 프랑스어로 번역하세요: {text} prompt = PromptTemplate(input_variables=[text], template=template) llm_chain = LL..

참고: 이 질문은 원래 gpt-4와 gpt-4-0314의 차이점에 대해 묻고 있었습니다. 2023년 6월 15일 기준으로 새로운 스냅샷 모델이 사용 가능하게 되었습니다. (예: gpt-4-0613) 따라서 이 질문과 그에 대한 답변은 앞으로 몇 달 동안 출시될 스냅샷 모델에도 관련이 있습니다. OpenAI 플레이그라운드 드롭다운 메뉴에서 gpt-4와 gpt-4-0314 사이에 차이를 설명해 주실 수 있는 분 계신가요? 다양한 검색 엔진을 확인해 보았지만 OpenAI 포럼 결과에서는 명확하지 않습니다. GPT-4-0314는 특정 버전 또는 GPT-4의 특정 업데이트 또는 개선 사항 집합을 가리킬 수 있으며, 아마도 3월 14일에 출시되었을 것입니다. 차이점에 대한 어떠한 경험도 있다면 피드백을 환영합니다...

GTP3 모델을 문서 모음에 대해 세밀하게 조정하는 것은 올바른 접근 방식인가요? 이후에 해당 내용에 대한 질문이 가능하도록하기 위해 경우에 따라 prompt 및 completion 필드에 무엇을 넣어야 하나요. 나는 가능한 질문 및 이상적인 답변 모음이 있는 장소에서 시작하지 않기 때문에 이 경우 GTP3 모델을 세밀하게 조정하는 메커니즘을 기본적으로 잘 이해했는지에 대해 근본적으로 오해한 건가요. GTP3 모델을 세밀하게 조정하는 메커니즘을 근본적으로 오해한 것인가요? GTP3 모델을 가능한 질문과 답변으로 훈련해야한다는 것은 합리적으로 이해됩니다. 그러나 기본 모델이 이미 훈련되었으며이 프로세스는 보다 위에서 공개 도메인에 없는 추가 데이터 세트를 제공하기 위한 것이므로 그 내용에 대해 질문 할 수..