gpt-3.5-turbo参数

我不认为 "gpt-3.5-turbo" 是一个官方的 GPT 模型名称或版本。在 OpenAI 官方文档中，他们提供了多个 GPT 模型，包括 GPT-3，但没有提到 GPT-3.5 或 GPT-3.5-turbo。

可能是某个独立开发者或组织基于 GPT-3 模型进行了一些修改和优化，从而创建了一个名为 "gpt-3.5-turbo" 的新模型。但我无法提供该模型的详细参数，因为我无法确认其存在并且也无法获得其参数。

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如何用gpt-3.5-turbo api实现上下文关联回答的功能

使用gpt-3.5-turbo api实现上下文关联回答的功能，需要先了解一下gpt-3.5-turbo api的调用方式和参数设置。

首先，我们需要在OpenAI平台上注册一个账号，然后创建一个gpt-3.5-turbo api的应用程序，并获取API密钥。

接下来，我们可以使用Python编程语言来调用gpt-3.5-turbo api，具体步骤如下：

1. 安装OpenAI的Python SDK，可以使用以下命令进行安装：

pip install openai

2. 导入OpenAI的Python SDK，并设置API密钥：

import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

3. 设置gpt-3.5-turbo api的参数，包括模型ID、上下文、提示文本等：

model_engine = "text-davinci-002" # 模型ID
context = "I am a student." # 上下文
prompt = "What do you think about the student?" # 提示文本

4. 调用gpt-3.5-turbo api，获取回答结果：

response = openai.Completion.create(
  engine=model_engine,
  prompt=prompt,
  max_tokens=100,
  n=1,
  stop=None,
  temperature=0.5,
  context=context
)

answer = response.choices[0].text.strip()

在上面的代码中，我们使用了OpenAI的Python SDK提供的Completion.create()方法来调用gpt-3.5-turbo api，其中max_tokens参数表示生成的文本长度，n参数表示生成的文本数量，stop参数表示停止字符，temperature参数表示温度值，context参数表示上下文。

最后，我们可以将回答结果输出到屏幕上或者保存到本地文件中：

print(answer)

以上就是使用gpt-3.5-turbo api实现上下文关联回答的简单步骤，需要注意的是，对于不同的应用场景，可能需要调整不同的参数来达到更好的效果。

gpt3.5-turbo-16k

GPT 3.5 Turbo 16k 是OpenAI开发的一种语言模型，它是GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列的一部分。该模型具有1.6亿个参数，能够生成高质量的文本，适用于多种应用场景，如自动回复、摘要生成、文本生成等。它在处理自然语言任务方面表现出色，可以帮助人们更高效地进行文本处理和交流。