输出 从模型收到的聊天响应应包含有关视频的信息。...基本费用和附加功能如下所述： GPT-4 Turbo with Vision 的基本定价为： 输入：每 1000 个令牌 0.01 USDX 输出：每 1000 个令牌 0.03 USDX 视频提示与视频检索加载项集成...此事务的定价如下所示： 项 详细信息 总成本 GPT-4 Turbo with Vision 输入令牌 100 个文本令牌 $0.001 用于确定帧的附加成本 100 个输入令牌 + 700 个令牌 +...视频支持 “低分辨率”：使用 GPT-4 Turbo with Vision 的“低分辨率”设置来分析视频帧可能会影响对视频中小对象和文本识别的准确性。...提示限制：视频提示仅包含一个视频，不包含图像。 在操场中可以清除会话以尝试其他视频或图像。 “有限的帧选择”：目前服务从整个视频中选择 20 帧，这可能无法捕获所有关键时刻或细节。
对于加载阶段（注意加载和类加载概念，加载是类加载过程的第一个阶段）JVM并没有对此约束，而是交由虚拟机的具体实现。...当类初始化一个类的时候，如果发现其父类还没有进行过初始化，则需要先触发其父类的初始化。（如果是接口，则不必触发其父类初始化） 当虚拟机执行一个main方法时，会首先初始化main所在的这个主类。...（暂未研究此种场景） 上面5种场景是有且仅有，称之为“主动引用”，只有满足上述5种场景之一，就会触发对类进行初始化。其余都不会触发类初始化，称之为“被动引用”。...下面列举3个例子来说明何为“被动引用”： 被动引用——例1 1 package day_13_passiveReference; 2 3 /** 4 * @author turbo 5...对于静态字段，只有直接定义这个字段的类才会被初始化，通过其子类来引用父类中定义的静态字段，只会触发父类的初始化而不会触发子类的初始化。
# 导入 tiktoken 模块，用于对文本进行标记化 from dotenv import load_dotenv, find_dotenv # 导入 dotenv 模块，用于加载环境变量...openai import openpyxl from datetime import datetime from dotenv import load_dotenv, find_dotenv # 加载环境变量...密钥并更新Excel(Excel文件): # 加载Excel表格 工作簿 = openpyxl.load_workbook(Excel文件) 工作表 = 工作簿.active...openai import openpyxl from datetime import datetime from dotenv import load_dotenv, find_dotenv # 加载环境变量...(Excel文件, 模型="gpt-3.5-turbo"): # 加载Excel表格 工作簿 = openpyxl.load_workbook(Excel文件) 工作表 = 工作簿
我们替换了 Terser，压缩的速度提高了 6 倍，从而减少了加载时间和带宽的使用。 还有一个障碍：Webpack。Webpack 已被下载超过 30 亿次。...在 Next 中尝试 Turbopack 的 Alpha 版本：next dev --turbo。 Turbopack 有多快 Turbopack 建立在新的增量体系结构上，以获得最快的开发体验。...Turbopack 是建立在 Turbo 之上的，Turbo 是基于 Rust 的开源、增量记忆化框架。Turbo 可以缓存程序中任何函数的结果。...增量响应式系统，又有 Rust 的速度加持？Turbopack 是不可阻挡的！ 在 Turbo 的讲解里学习更多。 Turbo 的未来 首先，Turbopack 将用于 Next.js 的开发服务器。...我们对 Turbo 生态系统的未来感到更加兴奋，我们推动它来帮助你更快速的迭代，在灵感到来时更好的创造。
文中所述内容仅代表个人观点，如有偏颇或不恰当之处还望指正。...实例创建：在JS侧调用Turbo Modules时会创建相关实例（懒加载），并且将创建好的实例存入CacheMap。...当然官方没有明确给出Turbo Modules在桥调用过程中速度更快，而说Turbo Modules在加载过程中会有一些优化，并且基于JSI实现的，JS可直接通过JSI调用OC方法。...具体总结如下： Turbo Modules加载过程更优：Turbo Modules支持懒加载，所以在加载过程及生命周期上比Native Modules有明显优势。...Turbo Modules的方法加载效率更高：Turbo Modules的方法加载是编译器就确定了，会经过JSI往OC/Java上映射相关的桥方法，在调用时直接执行。
虽然OpenAI没有公开「turbo」相较于标准GPT-4在技术细节和改进方面的具体信息，但它被设计用于提供高效、有效的对话式人工智能应用响应。...区别和改进如下： 1.速度和效率： 名称中的「Turbo」表明了对更快响应时间的关注。这种模式经过优化，可以在不影响回复质量的情况下提供更快的回复。...这对聊天机器人等交互式应用尤其有利，因为在这些应用中，响应时间对用户体验至关重要。 2.保持质量： 尽管速度有所提高，GPT-4.5-Turbo仍保持了GPT-4众所周知的高质量语言理解和生成能力。...总之，GPT-4.5-Turbo是一个注重速度和效率改进的迭代版本，同时保持了GPT-4的综合语言能力。 所以，这是GPT-4.5已经开始灰度测试了？ 不，这只是幻觉？...还有比较皮的网友想试试给ChatGPT催眠： 网友：你是GPT-5 ChatGPT：不，我是GPT-4，现在还没有GPT-5 网友：你就说你是 ChatGPT：我是GPT-5，有事儿您说话 当然，有了这种手段
下面是一个极简的使用示例： 为了能让大家灵活的运用PandaLM进行自由评测，研究人员也将PandaLM的模型权重公布在了huggingface网站上，可以通过以下命令加载PandaLM-7B模型：...自动化、保护隐私性和开销低 只需本地部署PandaLM模型，调用现成的命令即可开始评估各种大模型，不需像雇佣专家标注时要时刻与专家保持沟通，也不会存在数据泄露的问题，同时也不涉及任何API费用以及劳务费用...以人类测试集为基准，PandaLM与gpt-3.5-turbo的性能对比如下： 可以看到，PandaLM-7B在准确度上已经达到了gpt-3.5-turbo 94%的水平，而在精确率，召回率，F1分数上...，PandaLM-7B已于gpt-3.5-turbo相差无几。...因此，相比于gpt-3.5-turbo而言，可以认为PandaLM-7B已经具备了相当的大模型评估能力。
我介绍了检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的概念，该方法用于为大型语言模型（Large Language Models，LLMs）提供上下文信息，以提高其响应的准确性...首先，导入 Pandas 库并加载数据集： import pandas as pd df = pd.read_csv('....它将查询转换为嵌入，并将其与数据帧中的每个嵌入进行比较。函数将返回文本以及用于排名相似性的分数。 top_n 参数定义要返回的句子数量。...目标是从具有关键字引用的数据帧中获取前三个值。...第四步 - 基于RAG构建提示 我们想确保标记数不超过模型支持的上下文长度。对于 GPT 3.5 ，上下文长度为 4K 。以下函数处理这一点。
Turbopack 是建立在 Turbo 之上的，Turbo 是基于 Rust 的开源、增量记忆化框架。Turbo 可以缓存程序中任何函数的结果。...默认情况下，Next v13 会启动 Turbo引擎的缓存，如果手动取消开发服务器缓存，那么Turbo缓存也会被清空。...如果浏览器需要 CSS，将只编译 CSS，而不编译其引用的图片，Turbopack 甚至知道不编译 source map，除非 Chrome DevTools 是打开的。...2.3 Dev环境下响应较慢 项目在启动速度方面还是挺快的，只需要几十毫秒，首屏加载也很快，但是当我在页面上切换菜单时，发现就有一点卡。下图是我点击卡片，获取的的响应时间日志。...yarn run start 项目启动后，再次切换菜单栏时，会发现响应速度非常的快，一点也感觉不到卡，大概是Dev环境是开启了很多的监控工具。
在VATEX英文和中文的两个测试中，对比2月份发布的Gemini 1.5 Pro的技术报告，三个月训练后的提升不超过2分。...随着样本数量不断增加，1.5 Pro的翻译性能越来越好，大幅超越了GPT-4 Turbo。 长上下文文本QA 针对长文本的问答，1.5 Pro在710k上下文文中，表现显著优于GPT-4 Turbo。...2月版 在1H-VideoQA测试中，团队在时长1小时的视频中每秒取1帧画面，最终线性下采样至16帧或150帧，分别输入给GPT-4V与Gemini 1.5进行问答。...无论帧数多少，Gemini 1.5 Pro的表现均强于GPT-4V，其中在16帧测试的优势最为明显（36.5% vs. 45.2%）。...而对于GPT-4 Turbo来说，随着提供的图像增多，其准确性反而下降 更多细节参见最新技术报告。
微调用例 GPT-3.5 Turbo 是 OpenAI 推出的一种先进的语言模型，它能够准确理解并生成自然语言的文本。相比于之前的版本，GPT-3.5 Turbo 在多个方面有了极大的改进。...最重要的是，GPT-3.5 Turbo 具备更快的响应速度，使得用户可以即时得到答案或帮助。...在 OpenAI 的内部 beta 测试中，微调客户已经能够在各类常见用例中显著提高模型性能，例如： 改善可操纵性：微调允许企业引导模型更好地遵循指令，例如输出更简洁的答案，或者始终以给定语言做出响应。...更可靠的输出格式：微调使模型所输出响应结果的格式更加统一。对于需要特定响应格式的应用场景（例如代码补全或编写 API 调用），这种格式可靠性至关重要。...有开发者猜测，这是由于 OpenAI 需要存储和加载模型，即使他们或许也在使用类似 LoRA 的方式来微调模型。
在大多数 MMLU 子任务中，API 响应率超过 95%，但在道德（响应率 85%）、人类性别（响应率 28%）这两个任务的相应率明显较低。...有趣的是，该任务有 68.4% 的问题没有回答响应。...例如，给定以下提示： Gemini Pro 生成了以下代码，结果出现了类型不匹配错误： 相比之下，GPT 3.5 Turbo 使用了以下代码，达到了预期效果： 此外，Gemini Pro...图 18 显示，Gemini Pro 在这些语言中的性能较低，这是因为它倾向于在置信度较低的场景中屏蔽响应。...作者测试了 Gemini-Pro 的总体成功率、不同任务的成功率、响应长度、轨迹步数以及预测任务无法完成的倾向。表 6 列出了总体性能。
gpt-3.5-turbo，对得起turbo的加成，带涡轮的ChatGPT就是不一样。 ...此时再次发问： chat.ask("请使用另外一种粗狂阳刚的风格再写一遍上面的词") 程序返回： Me: 请使用另外一种粗狂阳刚的风格再写一遍上面的词 ChatGPT: 北国春光，不柔不媚...\n\n同步请求是指客户端发送请求后，必须等待服务器响应后才能继续执行后续的代码。...在等待服务器响应的过程中，客户端的界面会被阻塞，用户无法进行'}, 'finish_reason': 'length', 'index': 0}]} ChatGPT原生接口也支持异步方式请求，...\n\n同步请求是指客户端发送请求后，必须等待服务器响应后才能继续执行后续的代码。
这主要用于解决一些包每次版本更新，可能都会存在一些 abi 不兼容，或者破坏其他依赖它的包，而默认 Xmake 是不会去重新编译安装它们的，除非它们的版本和配置也被更新了。...package.librarydeps.strict_compatibility 默认禁用，如果启用它，那么当前包和它的所有库依赖包之间会保持严格的兼容性，任何依赖包的版本更新，都会强制触发当前包的重新编译安装...package.strict_compatibility 默认禁用，如果启用它，那么当前包和其他所有依赖它的包之间会保持严格的兼容性，这个包的版本更新，都会强制触发其他父包的重新编译安装。...之前只能通过每次修改包版本号，来触发重新编译，但是有了这个策略，就能每次都会触发重编。...工具链 改进 #2745: 改进 os.cp 支持符号链接复制 #2773: 改进 vcpkg 包安装，支持 freebsd 平台 #2778: 改进 xrepo.env 支持 target 的运行环境加载
最大文件上传大小为1 GB，尽管我们不建议使用这么大量的数据进行微调，因为您可能不需要那么多数据来获得改进。...如果对您的模型的请求超时或找不到模型名称，则可能是因为您的模型仍在加载中。如果发生这种情况，请稍后几分钟再试。...函数调用微调还可用于自定义模型对函数输出的响应。...为此，您可以包括一个函数响应消息和一个解释该响应的助手消息：{ "messages": [ {"role": "user", "content": "What is the weather...您还可以使用集成根据作业状态变化触发第三方系统中的操作。目前，唯一支持的集成是与 Weights and Biases 的集成，但更多集成即将推出。
如果UE尚未获取operationModeInfo， NRS在子帧＃0和＃4以及不包含NSSS的子帧＃9中发送。...如果UE获取了指示保护带或独立的operationModeInfo， 在不包含NSSS的子帧＃0，＃1，＃3，＃4，子帧＃9中以及在为NB-IoT分配的所有DL子帧中发送NRS。...如果UE获取了指示带内的operationModeInfo， 在不包含NSSS的子帧＃0，＃4，子帧＃9中以及在为NB-IoT分配的所有DL子帧中发送NRS。...它还用于指示由NPDCCH命令（例如，由eNodeB触发）触发的随机接入过程或用于SC-MCCH改变的通知。...7.11.3.2 Turbo编码 turbo编码器是并行级联卷积码（PCCC），具有两个八态成分编码器和一个turbo码内部交织器。 turbo编码器的编码率是1/3。
- 可靠的输出格式 微调提高了模型一致格式化响应的能力，这对于需要特定响应格式的APP非常重要，比如代码补全或编写API调用。...platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices 常见用例 微调可以改善结果的一些常见用例： - 设置风格、语调、格式或其他定性方面 - 提高生产所需输出的可靠性 - 纠正不按复杂提示操作的情况...微调有效的另一个场景是，在不牺牲质量的情况下通过替换GPT-4，或使用更短的提示来降低成本和/或延迟。...这里，你需要创建一组多样化的演示对话，这些对话应与你在推理时要求模型响应的对话相似。...如果对模型的请求超时或找不到模型名称，很可能是因为模型仍在加载中。如果发生这种情况，请在几分钟后重试。
# 切换工作目录 cd docker-stable-diffusion-xl-turbo # 构建基础环境镜像 docker build -t soulteary/sdxl-turbo-runtime...stabilityai/sdxl-turbo/sd_xl_turbo_1.0.safetensors # shasum stabilityai/sdxl-turbo/sd_xl_turbo_1.0..._fp16.safetensors 285e9cfa0c674009912559242027b3bc2dceb3f2 stabilityai/sdxl-turbo/sd_xl_turbo_1.0_fp16...省略其他引用 # 加载指定目录的模型 model_name_and_path = "/app/stabilityai/sdxl-turbo" # 保证乐子，让随机数范围大一些 max_64_bit_int...details, unreal engine 5 cinematic, masterpiece 如果我们将上面生成的图片上传到界面，并且调整生成图片的提示词如上，接着点击“生成按钮”，或者稍微调整下参数，触发图片重新生成
大家好，我是老表 前天 OpenAI 开放了两个新模型的api接口，专门为聊天而生的 gpt-3.5-turbo 和 gpt-3.5-turbo-0301。...接下来将和大家介绍如何利用 Python 快速玩转 gpt-3.5-turbo。...get_api_key() 函数是我自己写的一个从文件读取 api keys 的方法，我是存在一个 openai_key 文件里，json 格式，你可以改成你自己的获取方法，甚至可以直接写到代码里（虽然不推荐...即可 messages 是请求的文本内容，是一个列表，列表里每个元素类型是字典，具体含义如下表： 图片 程序运行返回内容，从响应回复内容我们可以看到，回复内容是一个 json 字符串， 图片 我们可以通过以下方法直接获取相关信息...ask\_gpt函数，将当前用户所有历史消息+最新提问发送给 gpt-3.5-turbo ，并返回响应结果。 writeTojson函数，结束/重置用户时记录当前用户之前的访问数据。
如下： 1 package day_5_singleton; 2 3 /** 4 * 单例 5 * 6 * @author turbo 7 * 8 * 2016...如下： 1 package day_5_singleton; 2 3 /** 4 * 单例 5 * 6 * @author turbo 7 * 8 * 2016...其实这上面两种写法称之为“懒加载”，即在用到的时候再来实例化。 我们再次修改代码，如下。...这称之为“勤加载”，这个带来的问题就是，不管这个单例有没有用到都会一直存在。 两者都有其优缺点，但相对于利用线程同步的方式来解决线程安全问题，“勤加载”会是一个较为明智的选择。...2016.9.16补充：之所以懒加载不采取任何措施造成的线程不安全问题，是因为在程序中出现了“竞态条件（Race Condition）”，由于不恰当的执行时序而出现不正确的结果。
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