https://beta.openai.com/docs/api-reference/edits
Create edit
POST https://api.openai.com/v1/edits
Creates a new edit for the provided input, instruction, and parameters
제공된 입력, 지침 및 매개변수에 대한 새 편집을 생성합니다.
Request body
ID of the model to use. You can use the List models API to see all of your available models, or see our Model overview for descriptions of them.
사용할 모델의 ID입니다. 모델 목록 API를 사용하여 사용 가능한 모든 모델을 보거나 모델 개요에서 설명을 볼 수 있습니다.
The input text to use as a starting point for the edit.
편집의 시작점으로 사용할 입력 텍스트입니다.
The instruction that tells the model how to edit the prompt.
프롬프트를 편집하는 방법을 모델에 알려주는 명령입니다.
How many edits to generate for the input and instruction.
입력 및 명령어에 대해 생성할 편집 횟수입니다.
What sampling temperature to use. Higher values means the model will take more risks. Try 0.9 for more creative applications, and 0 (argmax sampling) for ones with a well-defined answer.
사용할 샘플링 온도(temperature). 값이 높을수록 모델이 더 많은 위험을 감수하게 됩니다. 더 창의적인 응용 프로그램에는 0.9를, 잘 정의된 답이 있는 응용 프로그램에는 0(argmax 샘플링)을 사용해 보십시오.
We generally recommend altering this or top_p but not both.
일반적으로 temperature 또는 top_p를 변경하는 것이 좋지만 둘 다 변경하는 것은 권장하지 않습니다.
An alternative to sampling with temperature, called nucleus sampling, where the model considers the results of the tokens with top_p probability mass. So 0.1 means only the tokens comprising the top 10% probability mass are considered.
모델이 top_p 확률 질량으로 토큰의 결과를 고려하는 핵 샘플링이라고 하는 온도(temperature )를 사용한 샘플링의 대안입니다. 따라서 0.1은 상위 10% 확률 질량을 구성하는 토큰만 고려됨을 의미합니다.
We generally recommend altering this or temperature but not both.
일반적으로 top_p 또는 온도를 변경하는 것이 좋지만 둘 다 변경하는 것은 권장하지 않습니다.
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