package com.xmzs.common.chat.entity.edits;
|
|
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
|
import lombok.*;
|
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
|
|
import java.io.Serializable;
|
|
/**
|
* 描述：
|
*
|
* @author https:www.unfbx.com
|
* 2023-02-15
|
*/
|
@Getter
|
@Builder
|
@Slf4j
|
@NoArgsConstructor
|
@AllArgsConstructor
|
public class Edit implements Serializable {
|
/**
|
* 编辑模型，目前支持两种
|
*/
|
@NonNull
|
private String model;
|
|
@NonNull
|
private String input;
|
/**
|
* 提示说明。告知模型如何修改。
|
*/
|
@NonNull
|
private String instruction;
|
|
|
/**
|
* 使用什么取样温度，0到2之间。较高的值(如0.8)将使输出更加随机，而较低的值(如0.2)将使输出更加集中和确定。
|
*
|
* We generally recommend altering this or but not both.top_p
|
*/
|
@Builder.Default
|
private double temperature = 0;
|
|
/**
|
* 使用温度采样的替代方法称为核心采样，其中模型考虑具有top_p概率质量的令牌的结果。因此，0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的代币。
|
*
|
* 我们通常建议更改此设置，但不要同时更改两者。temperature
|
*/
|
@JsonProperty("top_p")
|
@Builder.Default
|
private Double topP = 1d;
|
|
/**
|
* 为每个提示生成的完成次数。
|
*/
|
@Builder.Default
|
private Integer n = 1;
|
|
public void setModel(Model model) {
|
this.model = model.getName();
|
}
|
|
public void setTemperature(double temperature) {
|
if (temperature > 2 || temperature < 0) {
|
log.error("temperature参数异常，temperature属于[0,2]");
|
this.temperature = 2;
|
return;
|
}
|
if (temperature < 0) {
|
log.error("temperature参数异常，temperature属于[0,2]");
|
this.temperature = 0;
|
return;
|
}
|
this.temperature = temperature;
|
}
|
|
|
public void setTopP(Double topP) {
|
this.topP = topP;
|
}
|
|
public void setN(Integer n) {
|
this.n = n;
|
}
|
|
public void setInput(String input) {
|
this.input = input;
|
}
|
|
public void setInstruction(String instruction) {
|
this.instruction = instruction;
|
}
|
@Getter
|
@AllArgsConstructor
|
public enum Model {
|
TEXT_DAVINCI_EDIT_001("text-davinci-edit-001"),
|
CODE_DAVINCI_EDIT_001("code-davinci-edit-001"),
|
;
|
private String name;
|
}
|
}
|
